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题名基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断
被引量：1
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作者
陈继祥
周想凌
程振华
牟宪民
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机构
江苏海洋大学机械工程学院
国网江苏省电力有限公司东海供电分公司
国网湖北省电力有限公司
华中科技大学电气与电子工程学院
大连理工大学电气工程学院
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出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2024年第1期107-112,117,共7页
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基金
国网江苏省电力有限公司科技资助项目(J2020143)。
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文摘
针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映故障状态关键特征的IMF分量;然后,利用增强多尺度分布熵对各敏感IMF分量进行复杂性评估,得到滚动轴承的故障特征向量;最后,为识别滚动轴承的不同故障类型,使用支持向量机作为故障识别分类器。实验结果表明:所提故障诊断方法具有可观的故障识别精度和稳定性,相比于其他故障诊断方法,该方法具有明显的优势。
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关键词
自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)
增强多尺度分布熵
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
ICEEMDAN
enhanced multi-scale distributed entropy
rolling bearing
fault diagnosis
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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