基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断

发布时间：2017-10-08 10:00

  本文关键词：基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断

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【摘要】：提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7个含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的互近似熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG模糊分类器中进行聚类识别。通过聚类三维图,对两种算法机械运行的4种状态进行了对比,验证了多元经验模态分解方法不仅可解决采样的不均衡问题,而且可解决EMD算法聚类的混叠问题。
【作者单位】： 燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室;河北省自动化研究所;
【关键词】： 轴承故障诊断 多元经验模态分解 互近似熵 GG聚类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475405,61077071) 河北省自然科学基金资助项目(F2015203413,F2015203392) 河北省高等学校科学技术研究重点资助项目(ZD2014100) 秦皇岛市科技计划资助项目(201502A043)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言滚动轴承是机械设备的重要组成部分,其运行状态正常与否直接关系到整个机组的性能[1],因此对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取和模式识别具有十分重要的意义[2]。在工程实际中,故障样本数量远少于正常样本数量,而且在故障程度相近时,不同类别的相似性很高,距离较近,在

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本文编号：993371