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基于改进EMD和数据分箱的轴承内圈故障特征提取方法 被引量：4
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作者 于青民 李晓磊 翟勇 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期89-95,共7页
为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平... 为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)。对分解后的信号提取均值、方差等幅域参数特征,并根据参数有效性选择部分参数组成特征矩阵。选用等宽分箱方法,用箱内数据均值代替箱体数据,将特征矩阵进行平滑处理。经验证,该方法能准确提取实际工程信号中的有效特征,并从特征选择的角度较好解决了分类器代价敏感问题,减少了机器学习模型的过拟合现象。 展开更多
关键词 改进经验模态分解 数据分箱 滚动轴承内圈 特征提取 故障诊断 代价敏感问题
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