【摘 要】
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针对塔机起升机构轴承故障振动信号特点,提出了一种基于小波降噪—经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的塔机起升机构轴
【机 构】
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太原科技大学计算机学院,北方自动控制技术研究所,北京建筑大学机电与车辆工程学院,太原市同心得科贸有限公司
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针对塔机起升机构轴承故障振动信号特点,提出了一种基于小波降噪—经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的塔机起升机构轴承故障诊断方法。首先,对采集到的振动信号进行小波降噪,接着通过EMD方法将降噪后的振动信号分解为若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,构造IMF能量矩,最终将提取的能量矩作为输入来建立支持向量机,实现智能化诊断。实验结果表明该方法能有效地应用于
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