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基于EMD-AR与SVM的故障诊断中方法的应用研究

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由于设备早期故障信号比较微弱及其非平稳性,传统故障诊断方法很难判出故障类别及故障程度.为解决该难题,本文首先对故障信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解获得多个基本模式分量(IMF),然后计算各IMF的能量熵并建立AR模型,提取模型的自回归参数和残差方差作为故障特征向量,并以此作为支持向量机(SVM)分类器的输入参数来区分设备的工作状态和故障类型.最后以滚动轴承故障诊断为例验证了该方法的有效性.

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来源
《第11届全国转子动力学学术讨论会》|2014年|395-399|共5页
会议地点大连
作者
YANG Wei-xin; 杨伟新; WANG Ping; 王平;
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作者单位

中国动力工程学会转子动力学专业委员会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 经验模态分解算法; 时间序列模型; 支持向量机;

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