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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法
  • 作者

    沈意平贺赛坪何宽芳李学军

  • 单位

    湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室

  • 摘要
    内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.
  • 关键词

    轴承LMD能量特征支持向量机故障诊断

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(51175169,51205124);湖南省科技厅项目(2013FJ4045);
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