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EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断附视频
被引:9
作者:
臧怀刚
王石云
李玉奎
机构:
[1] 燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室
来源:
基金:
国家杰出青年科学基金;
关键词:
振动与波;
经验模态分解(EMD);
平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD);
谱熵;
谱峭度;
最小二乘支持向量机(LS-SVM);
D O I:
暂无
中图分类号:
TH133.3 [轴承];
TH165.3 [];
学科分类号:
摘要:
提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。
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页数:5
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