【摘 要】
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提出了一种融合经验模式分解和多元统计的轴承故障诊断新方法,主要包括基于信号Hilbert-Huang变换的特征提取和对故障特征集的主成分分析：首先运用EMD将振动信号分解成不同特
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安理工大学印刷包装工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51275406,51305340);陕西省自然科学基础研究计划项目(2013JM7009);陕西省教育厅科学研究计划项目(2013JK1030)
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提出了一种融合经验模式分解和多元统计的轴承故障诊断新方法,主要包括基于信号Hilbert-Huang变换的特征提取和对故障特征集的主成分分析：首先运用EMD将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,采取Hilbert-Huang变换获取分解信号的瞬时频率,计算基本模式分量与瞬时频率的统计特征集;之后对统计特征集进行主成分分析,大幅降低特征向量的维数,获取主元特征集;最后利用支持向量机,完成了对于滚动轴承常见三类故障的分类,并分析了振动信号时域频域的统计特征值与故障模式之间的联系。
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