基于ELMD的样本熵及Boosting-SVM的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-09-14 13:22

  本文关键词：基于ELMD的样本熵及Boosting-SVM的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局域均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)的样本熵及Boost-SVM的滚动轴承故障诊断法。首先,对振动信号进行ELMD分解,获得一系列乘积函数(Product Function,PF);其次,根据分解特性提出基于K-L散度的自适应法选取主PF分量,计算主PF分量的样本熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入Boosting-SVM分类器进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。实验结果表明,该方法能够有效的诊断出三种状态,且效果较局域均值分解法好。
【作者单位】： 湖南大学机械与运载工程学院;湖南信息职业技术学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 总体局域均值分解 样本熵
【基金】：国家科技重大专项资助项目(2012ZX04003041) 国家自然科学基金资助项目(51475158)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承广泛应用于航天航空、冶金工业等重要设备领域,然而,由于工作条件恶劣导致轴承常常发生损坏[1-3]。因此,研究滚动轴承故障诊断对保证机械设备安全运行具有重要意义。由于滚动轴承故障振动信号具有非平稳特性,因此有必要采用非平稳信号处理方法对其进行分析。SMITH等[4

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本文编号：850256