基于VMD和SVM的减速机滚动轴承状态辨识研究

• 作者: 张利强 秦波 秦绍军 赵少勇
• 来源期刊: 包钢科技
• 学科: 工学
• 关键词: 减速机 滚动轴承 变分模态分解 支持向量机 状态辨识
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 设备与自动化
• 页码范围: 63-66,94
• 页数: 5页
• 分类号: TH17
• 字数: 1560字
• 语种: 中文

摘要

针对长材厂棒材作业区轧机减速机滚动轴承振动信号呈现"非线性"、"非平稳"的特点,造成其故障特征"难提取",致使据此构建的SVM状态辨识模型分类"精度差"的问题,提出一种基于VMD和SVM的滚动轴承状态辨识方法.实验及案列分析结果表明:能够准确、有效地提取滚动轴承的故障特征信息实现其状态辨识,为现场应用提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦波	内蒙古科技大学机械工程学院	46	199	7.0	12.0
2	赵少勇	内蒙古包钢钢联股份有限公司设备工程部	3	0	0.0	0.0
3	张利强	内蒙古包钢钢联股份有限公司设备工程部	1	0	0.0	0.0