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基于ITD和排列熵的滚动轴承故障诊断方法

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摘要

针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的实际情况,提出了本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)和排列熵的轴承故障诊断方法.采用ITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,对得到的前4个有意义的合理旋转(Proper Rotation,简称PR)分量计算其排列熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别的诊断,实验数据分析的结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型的诊断.

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来源
《2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议》|2014年|548-550|共3页
会议地点秦皇岛
作者
ZHONG Xian-you; 钟先友; CHEN Bao-jia; 陈保家; ZHAO Chun-hua; 赵春华; TIAN Hong-liang; 田红亮;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国振动工程学会;

中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 本征时间尺度分解法; 排列熵;

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