EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断

• 作者: 李玉奎 王石云 臧怀刚
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 经验模态分解(EMD) 平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD) 谱熵 谱峭度 最小二乘支持向量机(LS-SVM)
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3|TH132.41
• 字数: 2909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2014.05.033

摘要

提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征，在信号的滤波和去噪中具有较大的优势，SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布，将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承，并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型，实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比，验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息，提高轴承故障诊断率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	臧怀刚	燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室	19	106	6.0	9.0
2	王石云	燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室	4	16	3.0	4.0
3	李玉奎	燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室	3	9	2.0	3.0