EEMD能量熵与优化LS-SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-15 06:21

  本文关键词：EEMD能量熵与优化LS-SVM的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对滚动轴承振动故障信号非平稳、非线性难以有效诊断的问题,提出基于集成经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能量熵与优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用EEMD对滚动轴承的振动故障信号进行分解,得到各阶的内禀模态函数分量(IMF)并计算其能量构造成特征向量矩阵,随后将该特征向量矩阵输入给优化的LS-SVM进行故障模式的分类辨识。通过实验验证了该方法的有效性和可行性,结果表明,基于EEMD能量熵特征与优化LS-SVM的滚动轴承故障诊断方法能够有效的诊断滚动轴承的实际运行工况。
【作者单位】： 三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心;三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;
【关键词】： 集成经验模式分解 最小二乘支持向量机 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(51405264,51205230) 三峡大学人才启动基金(KJ2014B007) 湖北省教育厅项目(B2015248)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承出现异常故障时的振动信号多表现为非平稳、非线性特性[1-2],集成经验模式分解(ensembleempirical mode decomposition,EEMD)作为一种基于数据驱动的时频信号分析方法,通过在原始信号中添加高斯白噪声,有效抑制了分解中的模式混叠问题。当滚动轴承发生不同故障时

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本文编号：676661