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基于EEMD能量熵和支持向量机的轴承故障诊断
引用本文:董文智,张超.基于EEMD能量熵和支持向量机的轴承故障诊断[J].机械设计与研究,2011,27(5).
作者姓名:董文智  张超
作者单位:1. 中国神华包头矿业有限责任公司,内蒙古包头,014010
2. 内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010
摘    要:提出了一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的轴承故障诊断方法。首先通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);轴承发生不同的故障时,信号在不同频带内的能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,文中提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断。

关 键 词:总体平均经验模态分解(EEMD)  本征模函数  能量熵  支持向量机(SVM)  故障诊断  

A Bearing Fault Diagnosis Method Based on EEMD Energy Entropy and SVM
DONG Wen-zhi,ZHANG Chao.A Bearing Fault Diagnosis Method Based on EEMD Energy Entropy and SVM[J].Machine Design and Research,2011,27(5).
Authors:DONG Wen-zhi  ZHANG Chao
Affiliation:DONG Wen-zhi1,ZHANG Chao2(1.Shenhua Baotou Mining Industry Limited Liability Company,Baotou 014010 China,2.School of Information Engineering,University of Science and Technology of The Inner Mongol Baotou 014010,China)
Abstract:A fault diagnosis scheme based on ensemble empirical mode decomposition(EEMD) energy entropy and support vector machine is proposed in this paper.Firstly,original acceleration vibration signals are decomposed into a finite number of stationary intrinsic mode functions(IMFs);the energy of vibration signal will change in different frequency bands when fault occurs.Therefore,to identify the fault pattern and condition,energy feature extracted from a number of IMFs that contained the most dominant fault informa...
Keywords:ensemble empirical mode decomposition(EEMD)  intrinsic mode function  energy entropy  SVM  fault diagnosis  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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