振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis
2015年
5期
832-836
,共5页
滚动轴承%局域均值分解%能量特征%故障诊断
滾動軸承%跼域均值分解%能量特徵%故障診斷
곤동축승%국역균치분해%능량특정%고장진단
针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性 ,提出一种基于局域均值分解(local mean decomposition ,简称LMD)能量特征的特征向量提取方法 ,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断.首先 ,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(production function ,简称PF);然后 ,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分 ,得到各PF分量能量矩并构造特征向量 ;最后 ,将其输入多分类支持向量机中 ,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度.对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明 ,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征 ,能准确识别故障类型 ,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率.
針對滾動軸承故障振動信號的多載波多調製特性 ,提齣一種基于跼域均值分解(local mean decomposition ,簡稱LMD)能量特徵的特徵嚮量提取方法 ,併與支持嚮量機相結閤用于滾動軸承的故障診斷.首先 ,採用LMD方法將複雜調製振動信號分解為若榦單分量信號乘積函數(production function ,簡稱PF);然後 ,對反映信號主要特徵的PF基于時間軸積分 ,得到各PF分量能量矩併構造特徵嚮量 ;最後 ,將其輸入多分類支持嚮量機中 ,用于區分滾動軸承的故障類型與故障程度.對滾動軸承內圈故障、外圈故障及滾動體故障振動信號的分析結果錶明 ,該方法能有效提取滾動軸承各工作狀態信號的故障特徵 ,能準確識彆故障類型 ,同時對故障程度的判斷錶現齣較高的識彆率.
침대곤동축승고장진동신호적다재파다조제특성 ,제출일충기우국역균치분해(local mean decomposition ,간칭LMD)능량특정적특정향량제취방법 ,병여지지향량궤상결합용우곤동축승적고장진단.수선 ,채용LMD방법장복잡조제진동신호분해위약간단분량신호승적함수(production function ,간칭PF);연후 ,대반영신호주요특정적PF기우시간축적분 ,득도각PF분량능량구병구조특정향량 ;최후 ,장기수입다분류지지향량궤중 ,용우구분곤동축승적고장류형여고장정도.대곤동축승내권고장、외권고장급곤동체고장진동신호적분석결과표명 ,해방법능유효제취곤동축승각공작상태신호적고장특정 ,능준학식별고장류형 ,동시대고장정도적판단표현출교고적식별솔.
