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基于PVMD和MMDE的滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
安冬
梁彬彬
+2 位作者
叶井启
邵萌
刘振鹏
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期555-562,共8页
目的针对非线性、非平稳的滚动轴承故障特征信号提取不足进而影响故障判别的问题,提出一种主成分变分模态分解(PVMD)和均值多尺度散布熵(MMDE)的滚动轴承故障诊断方法。方法首先,采用主成分变分模态分解法处理故障信号,对分解的本征模...
目的针对非线性、非平稳的滚动轴承故障特征信号提取不足进而影响故障判别的问题,提出一种主成分变分模态分解(PVMD)和均值多尺度散布熵(MMDE)的滚动轴承故障诊断方法。方法首先,采用主成分变分模态分解法处理故障信号,对分解的本征模态函数进行去冗余操作,得到降维主元模态函数(PIMF);然后,对初始特征信号进行多尺度散布熵运算,求取散布熵的均值形成均值多尺度散布熵(MMDE);最后,把得到的熵值作为特征向量输入到支持向量机中进行故障判别。结果在轴承数据集上进行实验验证,该方法的故障识别精度达到了98.33%。结论相较于对比实验等方法,所提方法有效提取了故障特征,具有很好的故障判别效果,进一步提高了故障诊断识别精度。
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关键词
滚动轴承
主成分变分模态分解
均值多尺度散布熵
支持向量机
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职称材料
题名
基于PVMD和MMDE的滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
安冬
梁彬彬
叶井启
邵萌
刘振鹏
机构
沈阳建筑大学机械工程学院
辽宁江扬科技有限公司
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期555-562,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51975130)
辽宁省重点研发计划项目(2017225016)。
文摘
目的针对非线性、非平稳的滚动轴承故障特征信号提取不足进而影响故障判别的问题,提出一种主成分变分模态分解(PVMD)和均值多尺度散布熵(MMDE)的滚动轴承故障诊断方法。方法首先,采用主成分变分模态分解法处理故障信号,对分解的本征模态函数进行去冗余操作,得到降维主元模态函数(PIMF);然后,对初始特征信号进行多尺度散布熵运算,求取散布熵的均值形成均值多尺度散布熵(MMDE);最后,把得到的熵值作为特征向量输入到支持向量机中进行故障判别。结果在轴承数据集上进行实验验证,该方法的故障识别精度达到了98.33%。结论相较于对比实验等方法,所提方法有效提取了故障特征,具有很好的故障判别效果,进一步提高了故障诊断识别精度。
关键词
滚动轴承
主成分变分模态分解
均值多尺度散布熵
支持向量机
Keywords
rolling bearing
principal variational modal decomposition
mean multi-scale dispersion entropy
support vector machine
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于PVMD和MMDE的滚动轴承故障诊断
安冬
梁彬彬
叶井启
邵萌
刘振鹏
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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