基于EMD和SVM的数控机床主轴故障诊断

• 作者: 许宝杰 赵春霞 马超
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 支持向量机 数控机床主轴 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 62-64,68
• 分类号: TP277
• 字数: 2130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6864.2011.04.014

摘要

针对数控机床的主轴故障,将经验模态分解(EMD)方法和支持向量机(SVM)相结合,用于故障诊断.采用EMD将信号分解成具有不同特征尺度的本征式分量IMF,分析各IMF,通过求取均方根值提取各特征向量,然后将各特征向量输入支持向量机,建立故障分类器进行状态识别.实验结果表明,预测结果完全正确,该方法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许宝杰	北京信息科技大学机电工程学院	41	173	8.0	12.0
2	马超	北京信息科技大学机电工程学院	47	89	5.0	6.0
3	赵春霞	北京信息科技大学机电工程学院	2	3	1.0	1.0