基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断

张韦; 张永; 骈晓琴; 苏赫; 蔺相东

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基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断

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风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法.以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别.结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5％,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考.

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来源
《机电工程技术》 |2021年第12期|38-4167|共5页
作者
张韦; 张永; 骈晓琴; 苏赫; 蔺相东;
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作者单位

内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特 010018;

内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特 010018;

内蒙古医科大学附属医院血液内科呼和浩特 010050;

内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特 010018;

内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特 010018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
滚动轴承; EEMD分解; 样本熵; SVM; 故障诊断;

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