噪声参数最优ELMD与LS-SVM在轴承故障诊断中的应用与研究
本文关键词:噪声参数最优ELMD与LS-SVM在轴承故障诊断中的应用与研究
更多相关文章: 最优噪声参数 总体局部均值分解 能量特征向量 最小二乘支持向量机 故障诊断
【摘要】:针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本,提出基于噪声参数最优的总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行噪声参数最优ELMD分解并得到一系列窄带乘积函数(Product Function,PF),然后计算各PF分量能量以构造能量特征向量,最后将高维能量特征向量作为最小二乘支持向量机的输入来识别轴承故障类型。通过对轴承故障振动信号分析,结果表明噪声参数最优ELMD方法能有效地抑制模态混叠,与LS-SVM结合可以准确地识别轴承的工作状态和故障类型。
【作者单位】: 内蒙古科技大学机械工程学院;
【关键词】: 最优噪声参数 总体局部均值分解 能量特征向量 最小二乘支持向量机 故障诊断
【基金】:国家自然科学基金(51565046) 内蒙古自然科学基金(2015MS0512) 内蒙古高等学校科学研究(NJZY146)
【分类号】:TH133.3
【正文快照】: 在旋转机械中滚动轴承是必不可少的零部件,一旦轴承出现故障可能导致设备无法正常工作,严重时还会造成人员伤亡。因此对滚动轴承故障的实时监测与诊断已变得越来越重要[1]。当轴承发生局部损伤时,其振动信号多半是非线性非平稳的调频调幅信号,对这类信号进行分析是故障诊断的
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,本文编号:613079
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