针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本,提出基于噪声参数最优的总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的轴承...针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本,提出基于噪声参数最优的总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行噪声参数最优ELMD分解并得到一系列窄带乘积函数(Product Function,PF),然后计算各PF分量能量以构造能量特征向量,最后将高维能量特征向量作为最小二乘支持向量机的输入来识别轴承故障类型。通过对轴承故障振动信号分析,结果表明噪声参数最优ELMD方法能有效地抑制模态混叠,与LS-SVM结合可以准确地识别轴承的工作状态和故障类型。展开更多
为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法。首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪...为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法。首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪声幅值;然后对故障信号进行噪声参数最优ELMD分解,并选取具有最大相关性的窄带乘积函数(Product Function,PF)作为重构信号;最后利用谱峭度方法和包络解调方法对重构信号进行处理。实验结果表明,噪声参数最优ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模态混叠,与谱峭度结合可以准确地提取滚动轴承故障特征。展开更多
文摘针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本,提出基于噪声参数最优的总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行噪声参数最优ELMD分解并得到一系列窄带乘积函数(Product Function,PF),然后计算各PF分量能量以构造能量特征向量,最后将高维能量特征向量作为最小二乘支持向量机的输入来识别轴承故障类型。通过对轴承故障振动信号分析,结果表明噪声参数最优ELMD方法能有效地抑制模态混叠,与LS-SVM结合可以准确地识别轴承的工作状态和故障类型。
文摘为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法。首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪声幅值;然后对故障信号进行噪声参数最优ELMD分解,并选取具有最大相关性的窄带乘积函数(Product Function,PF)作为重构信号;最后利用谱峭度方法和包络解调方法对重构信号进行处理。实验结果表明,噪声参数最优ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模态混叠,与谱峭度结合可以准确地提取滚动轴承故障特征。
