基于EMD和样本熵的滚动轴承故障SVM识别

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、非线性动力学方法—样本熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固有模式分量进行筛选,再计算所选分量的样本熵以组成故障特征向量,并将其作为支持向量机的输入以识别滚动轴承的状态。利用实际滚动轴承试验数据的诊断与对比试验验证了该方法的有效性和泛化能力。