【摘 要】
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滚动轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性,从而需要研究非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法。为此,该文研究一种基于振动信号分解样本熵特征和SVM分
【机 构】
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四川大学锦城学院智能制造学院,重庆邮电大学先进制造工程学院
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1704109)
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滚动轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性,从而需要研究非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法。为此,该文研究一种基于振动信号分解样本熵特征和SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将原始振动信号分解成一系列的本征模态函数;然后,将本征模态函数重构到相空间,分析提取样本熵特征以描述滚动轴承的运行状态;最后,构建和训练SVM多分类器以实现滚动轴承正常、故障状态的智能诊断。滚动轴承故障模拟实验台的案例研究结果表明,基于样本熵和S
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