ELMD及核密度估计的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-03 20:33

  本文关键词：ELMD及核密度估计的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局域均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)及核密度估计的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),计算包含主要故障的PF分量的有效值、峭度、偏度系数,将其组合成特征向量;根据核密度估计的特性提出基于核密度估计的分类器,将特征向量输入分类器进行训练与测试,从而识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较LMD方法好。
【作者单位】： 郑州大学西亚斯国际学院;
【关键词】： 滚动轴承 ELMD 核密度估计 故障诊断
【基金】：河南省科技厅重点攻关项目(132102210493),河南省科技厅基础与前沿技术研究项目(162300410188)资助~~
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 导致时频分布混叠,进而产生物理意义不明确的乘积引言分量,为此,提出利用白噪声具有频率分布均匀的特性振动信号为滚动轴承故障信息的载体,采集振动来解决模态混叠问题,即总体局部均值分解(Ensemble信号并进行处理是故障诊断的常用方法。故障诊断过Local Mean Decomposition,E

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：616231