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基于EMD-AR谱频带能量特征的故障特征提取方法研究
被引量：
2
1
作者
秦志英
杨航港
赵月静
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期219-223,共5页
通过将经验模态分解(EMD)和AR功率谱参数估计模型相结合,提出一种基于EMD-AR谱估计提取频带能量特征的方法。对振动信号进行经验模态分解,并将分解后能量占比较大的前几组固有模态函数分别进行AR谱估计得到EMD-AR谱曲线;按照频带对EMD-A...
通过将经验模态分解(EMD)和AR功率谱参数估计模型相结合,提出一种基于EMD-AR谱估计提取频带能量特征的方法。对振动信号进行经验模态分解,并将分解后能量占比较大的前几组固有模态函数分别进行AR谱估计得到EMD-AR谱曲线;按照频带对EMD-AR谱曲线分段并分别对每一段的能量进行求和,归一化后作为特征值。搭建齿轮箱故障试验平台,采集振动信号进行EMD-AR谱频带能量特征提取,并将所得特征值输入到SVM中进行训练和诊断。结果表明:该特征提取方法结合SVM所得到的故障诊断模型具有较高的识别准确率,能够有效、准确地进行诊断识别。
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关键词
经验模态分解
AR功率谱估计
频带能量
支持向量机
齿轮故障
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职称材料
题名
基于EMD-AR谱频带能量特征的故障特征提取方法研究
被引量：
2
1
作者
秦志英
杨航港
赵月静
机构
河北科技大学机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期219-223,共5页
基金
河北省省级科技计划资助项目(20310803D)。
文摘
通过将经验模态分解(EMD)和AR功率谱参数估计模型相结合,提出一种基于EMD-AR谱估计提取频带能量特征的方法。对振动信号进行经验模态分解,并将分解后能量占比较大的前几组固有模态函数分别进行AR谱估计得到EMD-AR谱曲线;按照频带对EMD-AR谱曲线分段并分别对每一段的能量进行求和,归一化后作为特征值。搭建齿轮箱故障试验平台,采集振动信号进行EMD-AR谱频带能量特征提取,并将所得特征值输入到SVM中进行训练和诊断。结果表明:该特征提取方法结合SVM所得到的故障诊断模型具有较高的识别准确率,能够有效、准确地进行诊断识别。
关键词
经验模态分解
AR功率谱估计
频带能量
支持向量机
齿轮故障
Keywords
Empirical mode decomposition
AR power spectrum estimation
Frequency band energy
Support vector machine
Gear fault
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD-AR谱频带能量特征的故障特征提取方法研究
秦志英
杨航港
赵月静
《机床与液压》
北大核心
2023
2
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