基于HHT和SVM的矿山轴承故障在线监测技术

• 作者: 叶小川
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 矿山轴承 故障监测 希尔伯特黄变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 交流与探讨
• 页码范围: 329-332
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.3|TH165.3
• 字数: 2781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2018.07.120

摘要

矿山轴承故障是矿业安全生产的隐患之一,轴承故障信号在线监测能够及时诊断轴承故障,排除安全隐患.采集轴承运行时的振动信号,通过希尔伯特黄变换方法分析振动信号.将振动信号首先进行EMD分解得到轴承故障信号的多层IMF分量,然后进行Hilbert变换得到信号的瞬时频率和边际谱频带能量.将各层IMF分量的平均频率MIF与各层IMF分量的能量比作为特征量,送入SVM中进行训练,可以实现矿山轴承的故障在线监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶小川		9	6	2.0	2.0