河北工程大学学报（自然科学版）
河北工程大學學報（自然科學版）
하북공정대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY OF ENGINEERING(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
1期
95-99
,共5页
EMD%SVM%镜像延拓%转子%故障诊断
EMD%SVM%鏡像延拓%轉子%故障診斷
EMD%SVM%경상연탁%전자%고장진단
利用EMD算法把机械中转子的振动信号进行分解,通过镜像延拓法对EMD算法产生的端部效应进行抑制,得到若干个能够反映转子故障信号内在变化特征及变化规律的固有模态函数分量；对每一个固有模态函数分量建立AR模型,将模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,以此建立SVM分类器并进行故障类型识别.结果表明,基于EMD - SVM镜像延拓的方法能够准确快速地得到转子故障的特征和状态,增加了转子故障诊断系统的可靠性和实用性.
利用EMD算法把機械中轉子的振動信號進行分解,通過鏡像延拓法對EMD算法產生的耑部效應進行抑製,得到若榦箇能夠反映轉子故障信號內在變化特徵及變化規律的固有模態函數分量；對每一箇固有模態函數分量建立AR模型,將模型的自迴歸參數和殘差的方差作為故障特徵嚮量,以此建立SVM分類器併進行故障類型識彆.結果錶明,基于EMD - SVM鏡像延拓的方法能夠準確快速地得到轉子故障的特徵和狀態,增加瞭轉子故障診斷繫統的可靠性和實用性.
이용EMD산법파궤계중전자적진동신호진행분해,통과경상연탁법대EMD산법산생적단부효응진행억제,득도약간개능구반영전자고장신호내재변화특정급변화규률적고유모태함수분량；대매일개고유모태함수분량건립AR모형,장모형적자회귀삼수화잔차적방차작위고장특정향량,이차건립SVM분류기병진행고장류형식별.결과표명,기우EMD - SVM경상연탁적방법능구준학쾌속지득도전자고장적특정화상태,증가료전자고장진단계통적가고성화실용성.
