ELMD及核密度估计的滚动轴承故障诊断
吴海燕
海洁
袁浩
1.郑州大学西亚斯国际学院,郑州,4511502.郑州大学西亚斯国际学院,郑州,4511503.郑州大学西亚斯国际学院,郑州,451150
摘要：针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局域均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)及核密度估计的滚动轴承故障诊断方法.首先,对振动信号进行ELMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),计算包含主要故障的PF分量的有效值、峭度、偏度系数,将其组合成特征向量;根据核密度估计的特性提出基于核密度估计的分类器,将特征向量输入分类器进行训练与测试,从而识别滚动轴承的工作状态和故障类型.实验结果表明,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较LMD方法好.
关键词：滚动轴承ELMD核密度估计故障诊断
分类号：TH113.1(机械学（机械设计基础理论）)
资助基金：河南省科技厅重点攻关项目(132102210493)河南省科技厅基础与前沿技术研究项目(162300410188)The project supported by Scientific and Technological Projects of Henan Province(132102210493)the Henan' s Fundamental and Advanced Technology Research Project(162300410188)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 261-266 )
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