基于内积延拓LMD及SVM的轴承故障诊断方法研究

发布时间：2017-08-06 06:09

  本文关键词：基于内积延拓LMD及SVM的轴承故障诊断方法研究

  更多相关文章： 内积延拓局域均值分解 奇异值分解 支持向量机 滚动轴承 故障诊断

【摘要】：针对特征提取中局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)存在端点效应缺陷及模式识别中人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)存在收敛速度慢、过学习等不足,提出基于内积延拓LMD及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的轴承故障诊断方法。利用内积延拓LMD方法对信号延拓分解抑制LMD端点效应;利用分解的可描述信号特性主分量PF(Product Function)构建初始特征向量矩阵;用SVD(Singular Value Decomposition)方法对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,获得信号特征参数作为SVM的输入进行训练;对训练的SVM进行测试及模式分类。通过实际轴承故障信号分析及故障类型分类表明,该方法不仅能抑制LMD端点效应缺陷,且在故障模式识别中能有效避免ANN网络结构难确定、收敛速度慢等不足,能较好实现轴承故障准确分类,可用于轴承故障诊断。
【作者单位】： 江苏师范大学机电工程学院;
【关键词】： 内积延拓局域均值分解 奇异值分解 支持向量机 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(51505202) 江苏省自然科学基金(BK20140238) 江苏省高校自然科学基金(14KJB460014) 江苏师范大学研究生科研创新计划重点项目(2014YZD017) 徐州市科技计划项目(KC15SH054)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 滚动轴承作为旋转机械中应用最广泛的部件,因长时间不间断运行极易发生机械故障,会直接影响整个机械的性能及安全。轴承故障诊断主要有信号处理及模式识别。对信号处理分析、提取特征频率主要为时频分析法,如短时傅里叶变换(Short Time FourierTransform,STFT)[1]、Hilbert变

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本文编号：628649