基于 EMD 信息熵和支持向量机的往复压缩机轴承故障诊断

• 作者: 代梅 夏法锋 王金东 赵海峰
• 来源期刊: 流体机械
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 信息熵 支持向量机 往复压缩机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TH457|TP206.3
• 字数: 2510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2014.07.010

摘要

往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点，增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机（SVM）技术相结合，应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解，计算其信息熵值，并提取出能反映轴承工作状态的信息熵，将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明，EMD信息熵和支持向量机相结合的方法，可以准确识别压缩机轴承故障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金东		58	218	8.0	12.0
2	代梅		6	42	4.0	6.0
3	夏法锋		44	194	8.0	12.0
4	赵海峰		14	50	4.0	6.0