基于EMD的AR模型在滚动轴承故障模式识别中的应用

被引：8

作者：

郭宙 ^{[1
]}

杨剑锋 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京化工大学机电工程学院

来源：

科技信息 | 2009年 / 35期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

滚动轴承; EMD分解; AR模型; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

故障模式识别技术作为故障诊断过程的重要方法,在滚动轴承故障诊断领域得到了越来越多的重视和应用。经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)非常适合处理非线性、非平稳过程,它是Hilbert-Huang变换理论的一部分。对EMD分解得到的各个内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)建立AR模型,可以实现非平稳、非线性过程的模型参数估计,能够有效的对滚动轴承故障进行诊断。

引用

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