中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2011年
14期
96-102
,共7页
康守强%王玉静%杨广学%宋立新%V.I.MIKULOVICH
康守彊%王玉靜%楊廣學%宋立新%V.I.MIKULOVICH
강수강%왕옥정%양엄학%송립신%V.I.MIKULOVICH
非平稳信号%经验模态分解%多类支持向量机%滚动轴承%性能退化程度
非平穩信號%經驗模態分解%多類支持嚮量機%滾動軸承%性能退化程度
비평은신호%경험모태분해%다류지지향량궤%곤동축승%성능퇴화정도
滚动轴承故障定位,特别是对其性能退化程度的诊断可以更有效地进行设备维护以降低停机率.提出了对滚动轴承不同故障位置及性能退化程度的非平稳振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法.该方法对各状态振动信号进行经验模态分解,得到一系列固有模态函数和一个残余分量.经验模态分解方法具有分解自适应性和分解唯一性.对每个固有模态函数建立自回归模型,分别采用Yule Walker和Ulrych-Clayton两种方法求得模型参数和残差方差,并以此作为各类状态信号的特征矩阵,输入到改进的超球多类支持向量机分类器,判断滚动轴承故障位置及性能退化程度.实验结果表明,提出的方法可同时实现滚动轴承故障位置及性能退化程度的智能诊断,且基于经验模态分解结合自回归模型的Ulrych-Clayton参数估计进行特征提取的诊断方法识别率更高.
滾動軸承故障定位,特彆是對其性能退化程度的診斷可以更有效地進行設備維護以降低停機率.提齣瞭對滾動軸承不同故障位置及性能退化程度的非平穩振動信號進行特徵提取和智能分類的故障診斷方法.該方法對各狀態振動信號進行經驗模態分解,得到一繫列固有模態函數和一箇殘餘分量.經驗模態分解方法具有分解自適應性和分解唯一性.對每箇固有模態函數建立自迴歸模型,分彆採用Yule Walker和Ulrych-Clayton兩種方法求得模型參數和殘差方差,併以此作為各類狀態信號的特徵矩陣,輸入到改進的超毬多類支持嚮量機分類器,判斷滾動軸承故障位置及性能退化程度.實驗結果錶明,提齣的方法可同時實現滾動軸承故障位置及性能退化程度的智能診斷,且基于經驗模態分解結閤自迴歸模型的Ulrych-Clayton參數估計進行特徵提取的診斷方法識彆率更高.
곤동축승고장정위,특별시대기성능퇴화정도적진단가이경유효지진행설비유호이강저정궤솔.제출료대곤동축승불동고장위치급성능퇴화정도적비평은진동신호진행특정제취화지능분류적고장진단방법.해방법대각상태진동신호진행경험모태분해,득도일계렬고유모태함수화일개잔여분량.경험모태분해방법구유분해자괄응성화분해유일성.대매개고유모태함수건립자회귀모형,분별채용Yule Walker화Ulrych-Clayton량충방법구득모형삼수화잔차방차,병이차작위각류상태신호적특정구진,수입도개진적초구다류지지향량궤분류기,판단곤동축승고장위치급성능퇴화정도.실험결과표명,제출적방법가동시실현곤동축승고장위치급성능퇴화정도적지능진단,차기우경험모태분해결합자회귀모형적Ulrych-Clayton삼수고계진행특정제취적진단방법식별솔경고.
