基于改进HHT能量熵和SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-05 23:17

  本文关键词：基于改进HHT能量熵和SVM的滚动轴承故障诊断

  更多相关文章： 希尔伯特-黄变换 能量熵 支持向量机 滚动轴承 故障诊断

【摘要】：针对滚动轴承振动信号非平稳性以及故障诊断过程中试验样本总量少的特点,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换能量熵和支持向量机相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进经验模态将不同状态下滚动轴承的振动信号分解成一系列固有模态函数,并采用敏感模态函数判别算法找出对故障信息敏感的固有模态函数;其次,将敏感模态函数分量的能量熵作为输入建立支持向量机;最后,利用支持向量机对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。试验结果表明,该方法可有效应用于滚动轴承的故障诊断,为该类信号的故障诊断提供了一种切实可行的方法。
【作者单位】： 东北电力大学工程训练教学中心;长春工业大学机电工程学院;
【关键词】： 希尔伯特-黄变换 能量熵 支持向量机 滚动轴承 故障诊断
【基金】：吉林省教育厅科技发展项目(2014124)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言 滚动轴承是支承旋转轴的关键部件,广泛应用于各种机械设备中[1]。它的运行状态直接影响着整个机械系统的性能。若滚动轴承出现故障而不及时处理,将使机械设备无法平稳传动,并有可能造成有关部件报废。因此,研究滚动轴承故障诊断方法具有十分重要意义。 在实际振动监测

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本文编号：627387