CAJ | 학술논문

针对滚动轴承振动信号和状态信息非线性映射关系，提出一种基于内禀模态函数（IMF）能量熵的轴承特征向量提取方法，并与支持向量机（SVM）相结合实现轴承的故障识别。该方法对滚动轴承振动信号进行经验模态分解（EMD）得到若干能反映轴承故障信息的IMF分量，选取包含主要信息的IMF的能量熵作为振动信号的特征向量，并将其输入到SVM分类器中实现轴承故障模式识别。对滚动轴承的正常状态、外圈故障、内圈故障和滚动体故障进行仿真试验，结果表明，该方法能够有效、准确的识别轴承故障。
침대곤동축승진동신호화상태신식비선성영사관계，제출일충기우내품모태함수（IMF）능량적적축승특정향량제취방법，병여지지향량궤（SVM）상결합실현축승적고장식별。해방법대곤동축승진동신호진행경험모태분해（EMD）득도약간능반영축승고장신식적IMF분량，선취포함주요신식적IMF적능량적작위진동신호적특정향량，병장기수입도SVM분류기중실현축승고장모식식별。대곤동축승적정상상태、외권고장、내권고장화곤동체고장진행방진시험，결과표명，해방법능구유효、준학적식별축승고장。