基于EMD与PCA分析的滚动轴承故障特征研究

• 作者: 郑新
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 经验模态分解 主成分分析
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 54-58,63
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2016.01.012

摘要

研究提出了一种基于经验模式分解和多元统计过程控制的滚动轴承故障诊断方法,实现了对滚动轴承常见故障的分类研究.主要内容包括:首先,运用EMD将滚动轴承故障信号分解成不同频率尺度的单分量固有模态函数,获取了不同频率范围的信号成分;其次,对各个IMF分量进行主成分分析并建立稳态数据的主元模型,计算相应的T2控制限;最后,将待检测轴承信号的各个IMF分量代入主元模型,获取相应的T2值从而实现故障的判断.在故障检测的基础上,详细分析了各类滚动轴承故障与不同IMF分量间的相关性,确定了故障敏感主元向量,实现了故障种类的判断.研究为滚动轴承故障特征提取和故障分类提供了理论基础和有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑新		48	26	2.0	4.0