基于ITD和模糊熵的滚动轴承智能诊断

发布时间：2018-02-25 20:36

  本文关键词： 振动与波 本征时间尺度分解 模糊熵 滚动轴承 智能诊断　出处：《噪声与振动控制》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用本征时间尺度分解方法(ITD)将滚动轴承振动信号自适应地分解为几个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,并利用模糊熵作为特征,对轴承正常状态,内圈故障,外圈故障及滚动体故障四种工况进行识别,最后利用支持向量机完成滚动轴承的智能诊断。实验数据分析结果表明,该方法对滚动轴承故障的识别正确率较高,具有较强的可行性与有效性。
[Abstract]:The vibration signal of rolling bearing is adaptively decomposed into single signal with physical meaning at several instantaneous frequencies by using intrinsic time scale decomposition method (ITD), and fuzzy entropy is used as a feature to solve the inner ring fault in normal state of bearing. The outer ring fault and rolling body fault are identified under four working conditions. Finally, the intelligent diagnosis of rolling bearing is accomplished by using support vector machine. The experimental data analysis results show that the method has a high correct rate for the fault identification of rolling bearing. It has strong feasibility and effectiveness.
【作者单位】： 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划(2015BAF07B03)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1535115