论文摘要
针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解（Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition, ELCD）的排列熵及相关向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量（Instrinsic Scale Component, ISC）;其次,根据分解后ISC分量的峭度值选取主ISC分量,计算主ISC分量的排列熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王霞,葛明涛
关键词: 滚动轴承,故障诊断,相关向量机,总体局部特征尺度分解
来源: 机械强度 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 郑州大学西亚斯国际学院
基金: 河南省科技攻关项目(182102210548),河南省教育厅第九批河南省重点学科建设项目(教高[2018]119号)资助~~
分类号: TH133.33
DOI: 10.16579/j.issn.1001.9669.2019.02.006
页码: 290-295
总页数: 6
文件大小: 508K
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标签：滚动轴承论文; 故障诊断论文; 相关向量机论文; 总体局部特征尺度分解论文;