基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-09-20 03:00

  本文关键词：基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调幅、调频现象,表现出非线性非平稳特征,通过变分模态分解(VMD)可以反映轴承故障特征。首先应用VMD将轴承振动信号分解为一系列模态分量,计算各模态分量的样本熵并作为特征向量输入到最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行训练,得到其模型;然后分别应用线性、多项式和高斯径向基核函数的LS-SVM模型对轴承正常、内圈故障、外圈故障等3种技术状态的轴承样本数据进行故障模式识别。结果表明,在较少样本的情况下,LS-SVM相比于神经网络,有较高的识别精度,且训练时间短,能够有效识别轴承故障类型。
【作者单位】： 军事交通学院研究生管理大队;军事交通学院军用车辆系;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 样本熵 最小二乘支持向量机
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 目前应用于滚动轴承故障诊断的方法有很多,如小波分解、随机共振[1]、循环平稳[2]、经验模态分解等。经验模态分解(empirical decomposi-tion,EMD)是Huang在上个世纪末期提出的一种分析非线性、非平稳信号的递归式模态分解方法[3]。EMD存在如模态混叠、端点效应以及过包络、欠

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 刘长良;武英杰;甄成刚;;基于变分模态分解和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断[J];中国电机工程学报;2015年13期

2 赵志宏;杨绍普;;一种基于样本熵的轴承故障诊断方法[J];振动与冲击;2012年06期

3 夏均忠;刘远宏;马宗坡;冷永刚;安相璧;;基于调制随机共振的微弱信号检测研究[J];振动与冲击;2012年03期

4 苏文胜;王奉涛;朱泓;郭正刚;张志新;张洪印;;基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取[J];振动.测试与诊断;2011年02期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨洪柏;张宏利;蒋超;刘树林;;变分模态分解与神经网络结合的轴承故障诊断[J];机械设计与制造;2017年06期

2 代俊习;郑近德;潘海洋;潘紫微;;基于复合多尺度熵与拉普拉斯支持向量机的滚动轴承故障诊断方法[J];中国机械工程;2017年11期

3 王建国;陈帅;张超;;VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究[J];组合机床与自动化加工技术;2017年05期

4 姜万录;王浩楠;朱勇;王振威;董克岩;;变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法[J];中国机械工程;2017年10期

5 邓飞跃;唐贵基;;基于时间-小波能量谱样本熵的滚动轴承智能诊断方法[J];振动与冲击;2017年09期

6 朱永利;贾亚飞;王刘旺;李莉;郑艳艳;;基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类[J];电工技术学报;2017年09期

7 杨宇;罗鹏;程军圣;;广义变分模态分解及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用[J];中国机械工程;2017年09期

8 赵磊;夏均忠;李泽华;于明奇;汪治安;;基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断[J];军事交通学院学报;2017年04期

9 安邦;潘宏侠;张媛;张玉学;赵雄鹏;;应用VMD和多参数融合的齿轮箱故障诊断[J];组合机床与自动化加工技术;2017年04期

10 姚立国;黄海松;;改进K均值模拟退火聚类算法的滚动轴承故障诊断[J];组合机床与自动化加工技术;2017年04期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郭谋发;徐丽兰;缪希仁;陈立纯;;采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法[J];中国电机工程学报;2014年28期

2 康守强;王玉静;姜义成;杨广学;宋立新;V.I.MIKULOVICH;;基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类[J];中国电机工程学报;2014年14期

3 鲍永胜;;局部放电脉冲波形特征提取及分类技术[J];中国电机工程学报;2013年28期

4 张淑清;孙国秀;李亮;李新新;监雄;;基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究[J];仪器仪表学报;2013年03期

5 杨宇;王欢欢;程军圣;邹宪军;;基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承故障诊断中的应用[J];航空动力学报;2012年05期

6 胡爱军;马万里;唐贵基;;基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法[J];中国电机工程学报;2012年11期

7 夏均忠;刘远宏;梅检民;冷永刚;张卫峰;;双稳系统随机共振效应的数值分析[J];噪声与振动控制;2011年04期

8 张玲玲;廖红云;曹亚娟;骆诗定;赵懿冠;;基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障[J];内燃机学报;2011年04期

9 夏均忠;刘远宏;冷永刚;葛纪桃;;微弱信号检测方法的现状分析[J];噪声与振动控制;2011年03期

10 耿美霞;杨庆节;;利用Welch功率谱估计方法求埋深的参数选择[J];吉林大学学报(地球科学版);2010年S1期

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本文编号：885483