【摘 要】
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用部件,其运行状态往往直接影响整台机器的性能,对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义和经济价值。在滚动轴承发生
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用部件,其运行状态往往直接影响整台机器的性能,对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义和经济价值。在滚动轴承发生故障时,一种常用的诊断方法就是,从振动信号中提取一些包含故障信息的特征参数,从而揭示其故障类型、故障位置、故障程度。因此,如何有效的提取故障特征显得尤为重要。故障特征参数有时域参数和频域参数。常见的提取方法有小波分析和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),而集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)作为经验模态分解的优化算法,近年来得到越来越广泛的应用。本文采用一种方法,基于EEMD分解,提取以峭度、均方根值为代表的时域特征参数和以重心频率、均方根频率为代表的频域特征参数,并运用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行故障识别。通过与EMD分解的结果进行对比,验证该方法在诊断故障中有较高的正确率。同时,在时域和频域中,多特征参数结合的诊断正确率要高于单一参数；时域特征参数与频域特征参数相结合的诊断正确率可以达到更高。
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