基于HHT和SVM的流動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的診斷研究.pdf_第1頁(yè)
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1、滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中一個(gè)重要的組成部分，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。本文利用希爾伯特-黃變換法（HHT）對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)進(jìn)行能量特征值提取，進(jìn)而利用支持向量機(jī)(SVM)的方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。
　　 滾動(dòng)軸承故障診斷主要包括診斷信息的獲取，故障特征值的提取和模式識(shí)別三個(gè)部分。其中故障特征的提取和狀態(tài)識(shí)別是滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵。當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)往往表現(xiàn)為非平穩(wěn)性，本文提出的希爾伯特

2、-黃變換法中的EMD分解法是基于信號(hào)的局部時(shí)間特征尺度，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，可以將信號(hào)分解為有限個(gè)本征模函數(shù)（IMF）之和，每個(gè)IMF分量分別包括了不同時(shí)間特征尺度大小的成分，其尺度依次由小到大，因此，每個(gè)IMF分量包含了從高到低不同頻率段信號(hào)成分。本文將EMD方法引入滾動(dòng)軸承故障診斷，選取故障信息明顯的IMF分量，提取出其能量特征向量，實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障的初步診斷。
　　 在對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行模式識(shí)別上本文采用了支持向量機(jī)方法，因

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