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基于形态奇异值分解-EMD和NGA优化SVM的滚动轴承故障诊断

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针对滚动轴承故障诊断中出现的多故障分类问题,提出了一种基于形态奇异值分解-EMD和NGA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法.首先采用形态奇异值分解-EMD方法提取出前三个IMF分量作为特征信号,分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集,作为SVM的输入向量,并用样本集训练1-v-r SVM.再构造一种新的核函数,并用NGA在SVM训练过程中对核函数参数进行优化,提高SVM学习机器的分类性能.最后将本文方法对含有较强噪声的实际滚动轴承的内圈、外圈、滚珠故障样本进行了分类识别,结果表明该方法具有较好的抗噪和分类能力,验证了其有效性和可行性.

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来源
《全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2012年代表大会暨学术年会》|2012年|1-6|共6页
会议地点鞍山
作者
Jiang Yonghua; 蒋永华; Tang Baoping; 汤宝平; Zhang Zhonghua; 张忠华; Kun Junwu; 阚君武; Cheng Guangming; 程光明;
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作者单位

中国振动工程学会;

全国高校机械工程测试技术研究会;

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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; 形态奇异值分解; 小生境遗传算法; 支持向量机;

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