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

• 作者: 刘卫兵 李志农 肖尧先 邬冠华
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 数控与自动化
• 页码范围: 170-172
• 分类号: TH16|TH133.33
• 字数: 2635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2011.11.066

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邬冠华	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	99	954	16.0	28.0
2	肖尧先	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	44	420	9.0	19.0
3	李志农	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	84	611	11.0	22.0
4	刘卫兵	郑州大学机械工程学院	5	156	4.0	5.0