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基于改进的集合经验模态分解的电动机滚动轴承故障诊断研究 被引量：12
1
作者 卓仁雄 肖金凤 《机械制造与自动化》 2019年第1期36-39,共4页
针对电动机轴承早期故障信号非线性非平稳性特征,造成故障信号特征提取和故障诊断困难,提出一种改进的基于添加自适应白噪声的完备集合经验模态分解与支持向量机结合的电动机轴承故障诊断方法。将美国凯斯西储大学测得的电动机轴承正常... 针对电动机轴承早期故障信号非线性非平稳性特征,造成故障信号特征提取和故障诊断困难,提出一种改进的基于添加自适应白噪声的完备集合经验模态分解与支持向量机结合的电动机轴承故障诊断方法。将美国凯斯西储大学测得的电动机轴承正常运行、滚动针体故障、外圈故障、内圈故障共4种信号分别用CEEMDAN和EEMD进行分解,得到多个模式分量,再将IMF能量法计算得到的特征向量引入支持向量机,进行电动机轴承故障识别。试验对比研究表明,该方法能更有效进行电动机轴承早期故障识别。 展开更多
关键词 电动机轴承 模态分解 固有模态函数 支持向量机 故障诊断
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电机滚动轴承故障诊断方法研究——基于CEEMD能量熵和SVM 被引量：1
2
作者 卓仁雄 肖金凤 万俊铄 《现代商贸工业》 2017年第19期188-189,共2页
针对电机轴承早期振动故障信号非线性非平稳性特征,造成振动故障信号特征向量提取和故障诊断困难,提出一种补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)与能量熵结合的电机滚动轴承故障特征提取方法。通过对振动信号分解得到多个固有模态函数,计... 针对电机轴承早期振动故障信号非线性非平稳性特征,造成振动故障信号特征向量提取和故障诊断困难,提出一种补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)与能量熵结合的电机滚动轴承故障特征提取方法。通过对振动信号分解得到多个固有模态函数,计算各个IMF分量的能量熵作为特征选择,再结合针对少量数据样本具有较好分类的SVM进行模式识别,实现对电机滚动轴承故障类型识别。通过试验研究表明:基于CEEMD能量熵和SVM的电机滚动轴承故障诊断方法效果较好,能有效进行电机轴承早期故障诊断。 展开更多
关键词 CEEMD 能量熵 SVM 故障诊断
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