论文摘要
针对滚动轴承早期微弱故障检测及故障状态监测问题,提出了一种基于变模态分解(VMD)分解和支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承性能退化评估模型。对振动信号进行VMD分解,选取对性能退化较为敏感的本征模态分量,提取其奇异值,并结合信号的时域特征指标,复杂度指标组成特征向量矩阵作为滚动轴承综合特征指标;并以正常状态下的综合特征指标作为训练样本完成SVDD评估模型的构建,利用滚动轴承全寿命试验数据进行评估模型的验证。实验结果表明,该评估模型可以准确检测到滚动轴承早期微弱故障阶段的发生,同时可以很好的揭示滚动轴承性能退化规律,其评估效果优于模糊C均值聚类(FCM)方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王斐,房立清,赵玉龙,齐子元
关键词: 滚动轴承,微弱故障,性能退化,变分模态分解,支持向量数据描述
来源: 振动与冲击 2019年22期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 杭州武警士官学校军械系,陆军工程大学石家庄校区火炮工程系
基金: 河北省自然科学基金(E2016506003)
分类号: TH133.33
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.22.032
页码: 224-230+256
总页数: 8
文件大小: 2679K
下载量: 332
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标签：滚动轴承论文; 微弱故障论文; 性能退化论文; 变分模态分解论文; 支持向量数据描述论文;