【摘 要】
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滚动轴承在运作过程中,其振动信号表现出非线性和非平稳的特征。准确的判断出滚动轴承在运作过程中的工作状态对零件更换、设备维修等意义重大。将改进的经验模态分解与多尺
【机 构】
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长春工业大学研究生院,长春工业大学基础科学学院,长春工业大学汽车工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11301036;11226335);吉林省教育厅科研项目(2014第127号;2013第142号)
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滚动轴承在运作过程中,其振动信号表现出非线性和非平稳的特征。准确的判断出滚动轴承在运作过程中的工作状态对零件更换、设备维修等意义重大。将改进的经验模态分解与多尺度熵结合起来,提出基于多尺度下的固有模态函数熵值的一个故障诊断识别方法,应用到滚动轴承的振动信号当中,结合数据进行实验,其分析结果表明,通过改进的经验模态分解与多尺度熵结合起来,所得到的固有模态函数熵值再结合LIBSVM分类方法,可以准确的实现故障诊断识别。
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