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滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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《振动与冲击》2017,(22)
滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非平稳、非线性特性,将一种新的衡量时间序列复杂性和不规则程度指标——散布熵(dispersion entropy,DE)引入到滚动轴承非线性故障特征提取,提出一种基于经验模态分解与DE相结合的自适应多尺度散布熵滚动轴承故障诊断方法。首先,采用经验模态分解对振动信号进行分解,得到若干不同尺度的本征模态函数;其次,计算每个本征模态函数的DE值;再次,将得到的DE值作为特征向量输入到基于支持向量机建立的多故障分类器进行训练和识别。最后,将提出的滚动轴承故障诊断方法应用于试验数据分析,结果表明,提出的方法能准确地识别滚动轴承故障类型。 相似文献
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内禀模态特征能量法在滚动轴承故障模式识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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)特征能量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能量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、准确地识别轴承故障。 相似文献
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《振动与冲击》2018,(20)
提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和样本熵的高压断路器振动信号的特征向量提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对故障类型进行识别。将断路器振动信号进行滤波处理,对信号进行变分模态分解,利用分解得到的固有模态函数分量(Intrinsic Mode Function,IMF)表征断路器各个振动事件,计算其样本熵作为特征向量,利用SVM对断路器不同运行状态进行分类识别。仿真信号表明,VMD对于处理瞬态非周期性的振动信号具有优越的分解特性。利用该方法在实验室条件下对四类故障状态进行特征提取和识别,对比结果表明应用该方法能有效提取高压断路器的故障特征并准确地识别出故障类型。 相似文献
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根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和能量值选取出主要IMF分量。利用希尔伯特变换求取主要IMF分量的包络谱,并计算包络谱熵。将包络谱熵值归一化后作为特征向量输入GA-SVM中进行训练和识别。对实测信号进行分析的结果表明该方法能有效识别出车轮多边形故障,识别准确率可达到95%。 相似文献
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摘 要: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)特征能量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能量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。 相似文献
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故障特征提取的精确性和分类识别的高效率是提高故障诊断准确率和速度的关键.针对此问题,提出一种基于经验模式分解近似熵和决策导向循环图支持向量机的机械故障诊断新方法.首先,对故障振动信号进行经验模式分解, 得到若干个反映故障信息的本征模函数;其次,选取前4个本征模函数的近似熵值作为信号的特征向量;最后,将构造的特征向量输入到决策导向循环图支持向量机分类器进行故障类型识别.仿真表明,该方法能有效地提取故障特征,与"一对一"支持向量机及传统的BP网络相比,具有训练样本少、训练速度快、识别精度高等优点. 相似文献