基于局域均值分解包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法研究
来源期刊:机械设计与制造2011年第11期
论文作者:李志农 刘卫兵 肖尧先 邬冠华
文章页码:170 - 172
关键词:局域均值分解(LMD);包络分析;支持向量机;滚动轴承;故障诊断;
摘 要:论述了局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的定义和算法。结合局域均值分解、包络分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)的各自特点,提出了一种基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法,该方法先对滚动轴承振动信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,然后,再对前面几个生产函数分量进行包络分析,从包络谱中提取特征幅值比作为特征向量输入到SVM分类器中进行识别。实验结果验证了提出的方法的有效性,可以有效地识别滚动轴承的不同故障。
李志农1,刘卫兵2,肖尧先1,邬冠华1
1. 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室2. 郑州大学机械工程学院
摘 要:论述了局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的定义和算法。结合局域均值分解、包络分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)的各自特点,提出了一种基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法,该方法先对滚动轴承振动信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,然后,再对前面几个生产函数分量进行包络分析,从包络谱中提取特征幅值比作为特征向量输入到SVM分类器中进行识别。实验结果验证了提出的方法的有效性,可以有效地识别滚动轴承的不同故障。
关键词:局域均值分解(LMD);包络分析;支持向量机;滚动轴承;故障诊断;