【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号具有的非线性和非平稳性,其故障特征难以提取的问题,提出一种奇异值分解（SVD）和局部均值分解（LMD）相结合的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。首先,将轴承故
【机 构】
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郑州大学机械工程学院振动工程研究所
【基金项目】
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2011年度河南省教育厅自然科学研究项目（2011B460012）, 2013年度河南省教育厅科学技术研究重点项目（13A460673）
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针对滚动轴承故障信号具有的非线性和非平稳性,其故障特征难以提取的问题,提出一种奇异值分解（SVD）和局部均值分解（LMD）相结合的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。首先,将轴承故障信号进行LMD分解得到若干PF分量;然后选取和原始信号相关度较大的PF分量,利用奇异值序列来构造其故障特征向量;最后,将得到的故障特征向量作为学习样本输入到支持向量机（SVM）中,对故障类型进行分类和识别。实验结果表明,LMD和SVD结合的故障特征提取方法,能有效提取滚动轴承不同状态下的故障特征,对不同故障状态做出准确分类。
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