【摘 要】
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提出了一种基于内禀模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD(Empirical Mode Dec
【机 构】
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湖南大学机械与汽车工程学院,长沙,410082
【出 处】
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2006年全国振动工程及应用学术会议
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提出了一种基于内禀模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法对滚动轴承故障振动信号进行分解,将得到的若干个内禀模态分量自动形成初始特征向量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并进一步根据支持向量机分类器的输出结果来判断滚动轴承的工作状态和故障类型.分析结果表明,基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型.
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