【摘 要】
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针对滚动轴承的多类故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的新方法。首先将轴承振动信号通过EEMD分解成一组IMF,计算
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院; 南京工业大学自动化与电气工程学院;
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK2009356);江苏省高校自然科学研究项目资助(09KJB510003);南京工业大学博士学位论文创新基金(BSCX200905)
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针对滚动轴承的多类故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的新方法。首先将轴承振动信号通过EEMD分解成一组IMF,计算每个IMF分量的Renyi熵作为故障特征向量,采用PCA对特征降维,提取主元输入SVM进行故障分类。通过SKF6203轴承的正常、内圈、外圈和滚动体故障这四类状态的识别实验验证了方法的有效性。
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