基于LMD样本熵与SVM的往复压缩机故障诊断方法

针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出了基于LMD样本熵与SVM的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度。以改进LMD方法将各状态振动信号分解为一系列PF分量,依据相关性系数选择其中代表故障状态主要信息的PF分量,计算其样本熵形成有效的特征向量。使用SVM作为模式分类器,诊断得出轴承间隙故障类型。同LMD与近似熵方法所提取特征向量进行对比,结果表明本文方法具有更高的识别准确率。