基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的滚动轴承故障诊断

孟宗; 岳建辉; 邢婷婷; 李晶; 殷娜

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基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的滚动轴承故障诊断

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cqvip:针对变分模态分解中模态个数的设定会对分解结果产生重要影响的问题,提出一种求取最优分解层数的方法,该方法以瞬时频率的幅值特性为依据,通过分析变分模态分解过程中,各分量最大幅值之间的关系来确定最佳分解参数;均方根熵可以反映不同振动信号的能量值,以信号均方根熵为故障特征参量,通过优化支持向量机建立故障分类模型,实现故障模式分类。将基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的故障诊断方法应用于滚动轴承实测信号中,实验结果表明基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的方法能够有效识别滚动轴承运行状态,识别准确率高达98.75%。

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来源
《计量学报》 |2020年第4期|455-460|共6页
作者
孟宗; 岳建辉; 邢婷婷; 李晶; 殷娜;
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作者单位

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

唐山工业职业技术学院河北唐山063000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类冲击与振动计量;无线电计量;
关键词
计量学; 滚动轴承; 故障诊断; 变分模态分解; 均方根熵; 支持向量机;

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