【摘 要】
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针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的实际情况,提出了本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)和排列熵的轴承故障诊断方法.采用ITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,对得到的前4个有意义的合理旋转(Proper Rotation,简称PR)分量计算其排列熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别
【机 构】
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三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室,宜昌,443002
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的实际情况,提出了本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)和排列熵的轴承故障诊断方法.采用ITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,对得到的前4个有意义的合理旋转(Proper Rotation,简称PR)分量计算其排列熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别的诊断,实验数据分析的结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型的诊断.
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