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基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法
Fault diagnosis of rolling bearing based on energy feature of LMD
投稿时间:2013-11-18  修订日期:2014-02-05
DOI:
中文关键词:  滚动轴承  局域均值分解  能量特征  故障诊断
英文关键词:Rolling bearing  Local Mean Decomposition  Energy feature  Fault diagnosis
基金项目:国家自然科学基金项目、山西省科技重大专项项目
作者单位邮编
石瑞敏 太原理工大学机械工程学院 030024
杨兆建 太原理工大学机械工程学院 030024
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中文摘要:
      针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)能量特征的特征向量提取方法,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断。首先采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(Production Function,PF),再对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分,得到各PF分量能量矩并构造特征向量,最后将其输入多分类支持向量机中,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度。对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征,能准确识别故障类型,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率。
英文摘要:
      The vibration signals of rolling bearing usually show the characteristics of multi-carrier and multi-modulation. In view of the problem, a eigenvector extracting method based on the local mean decomposition (LMD) energy feature was proposed. Combined with the support vector machine, the method was applied to fault diagnosis of rolling bearings. The complicated modulation signal was decomposed into a set of product functions (PF) by LMD, and then energy moment of PFs which contain the fault characteristics was obtained by calculating the integral of PF, which served as input parameters of support sector machine classifier to sort fault patterns and degrees of rolling bearings. To analyze the vibration signals acquired from the bearings with inner-race, outer-race or elements faults, experimental results indicate that the proposed method could effectively extract the fault characteristics, accurately identify the type of rolling bearings and achieve comparatively high correction identification ratio of fault level.
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