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一种多工况的滚动轴承损伤状态识别方法

         

摘要

针对多工况条件下的滚动轴承损伤状态识别问题,本文提出基于CEEMD能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法.将振动信号经CEEMD分解为系列的IMF分量,选取其中包含滚动轴承特征频率的IMF分量,运用改进的希尔伯特变换求得IMF分量的边际谱,并利用阶次跟踪方法消除不同转速对损伤状态的影响,同时采用能量熵加强对各损伤状态的识别能力.最后使用特征阶次幅值和能量熵构建诊断特征向量,采用遗传算法优化的支持向量机对损伤状态进行识别.试验结果表明,基于能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法精度较高,是一种有前途并且非常有效的多工况损伤状态识别方法.

著录项

  • 来源
    《舰船科学技术》 |2015年第10期|67-71|共5页
  • 作者单位

    中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064;

    船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;

    中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064;

    船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;

    中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064;

    船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;

    中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064;

    船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    损伤识别; 阶次跟踪; CEEMD能量熵; 支持向量机;

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