【摘 要】
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为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)、Hilbert 变换的特征提取方法,并利用烟
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675450);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(18YJC630255)
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为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)、Hilbert 变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机(supportvector machine,SVM)分类参数的滚动轴承故障诊断方法.通过 EEMD 方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取 Hilbert 变换获取模态函数的瞬时频率,并对模态函数及其瞬时频率进行统计特征提取,从而实现特征的有效降维.结果表明:信号经过 EEMD-
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