基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断

论文摘要

采用VMD结合MPE故障诊断分类方法。采集实验台滚动轴承不同类型故障信号。然后进行VMD分解,得到包含故障特征的各模态分量,计算各模态分量的MPE值,取其MPE平均值构造特征向量。将特征向量输入到LSSVM进行滚动轴承故障识别分类,并与EEMD结合MPE相比较,证明VMD结合MPE的方法具有更好的故障诊断效果。

论文目录

• 0 引言
• 1 VMD信号分解方法
•   1.1 VMD原理
•   1.2 模态参数K的确定
• 2 MPE原理
• 3 LSSVM原理
• 4 故障诊断实验验证
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨文志,邸志强,邸志刚

关键词: 变分模态分解,多尺度排列熵,最小二乘支持向量机

来源: 技术与市场 2019年08期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 内蒙古科技大学机械工程学院

分类号: TH133.33

页码: 82-83

总页数: 2

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