基于SPA和SQPE的往复压缩机滑动轴承故障特征提取方法 |
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作者姓名: | 潘云杰 李颖 王欣威 邵鸿媚 |
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作者单位: | 沈阳理工大学机械工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(52004165);;辽宁省教育厅科学研究经费资助项目(青年科技人才“育苗”项目)(LG202031); |
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摘 要: | 往复压缩机滑动轴承在工作中会受到冲击、摩擦等多种因素的影响,其振动信号具有非线性、非平稳性的特点,从而导致其故障特征不明显,不利于特征提取。针对上述问题,提出一种新的基于平滑先验分析(SPA)和样本分位数排列熵(SQPE)的往复压缩机滑动轴承故障特征提取方法。首先,对滑动轴承振动信号进行SPA分解,得到振动信号的趋势项和去趋势项;然后,计算SPA分解后趋势项和去趋势项的SQPE值,结合两个分量信号的SQPE值构成往复压缩机滑动轴承特征向量;最后,将特征向量及对应的标签输入支持向量机(SVM)进行分类识别。通过实验验证,该方法可以有效提取往复压缩机滑动轴承故障特征,并实现轴承故障类型的准确区分。
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关 键 词: | 往复压缩机滑动轴承 平滑先验分析 样本分位数排列熵 支持向量机 |
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