CAJ | 학술논문

提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集；然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取；最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力.分析结果表明,该方法提取的滚动轴承故障特征敏感性较好,提高了故障模式识别能力,实现了滚动轴承的早期故障诊断.
제출료일충기우경험모태분해(EMD)화국부절공간배렬산법(LTSA)상결합적곤동축승조기고장진단방법.수선,이용경험모태분해산법분해곤동축승불동모식하적진동신호,득도각계본정모태분량화잔여분량,제취각분량중적폭역삼수화빈역삼수조성원시특정삼수집；연후,건립기우유별가분성측도적린역삼수k선취방법,운용국부절공간배렬산법실현민감특정제취；최후,응용해방법대곤동축승불동상태하적진동수거진행특정제취화모식식별,대비분석개진후적국부절공간배렬산법여주성분분석、핵주원분석이급전통국부절공간배렬산법적고장모식식별능력.분석결과표명,해방법제취적곤동축승고장특정민감성교호,제고료고장모식식별능력,실현료곤동축승적조기고장진단.