【摘 要】
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探讨了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的提升机刚性罐道故障诊断方法。首先利用EMD对采集的振动信号进行分解以获得内蕴模态函数(IMF),并结合小波降噪对其高频分量
【机 构】
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江苏建筑职业技术学院,中国矿业大学机电学院,
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探讨了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的提升机刚性罐道故障诊断方法。首先利用EMD对采集的振动信号进行分解以获得内蕴模态函数(IMF),并结合小波降噪对其高频分量进行降噪。然后,提取降噪后IMF分量中的典型信息作为故障特征向量,使用SVM进行故障模式识别。
The method of fault diagnosis of hoist rigid tank based on empirical mode decomposition (EMD) and support vector machine (SVM) is discussed. Firstly, EMD was used to decompose the collected vibration signals to obtain the intrinsic mode function (IMF), and the high frequency components were denoised by wavelet denoising. Then, the typical information in the IMF component after noise reduction is extracted as the fault eigenvector and the fault pattern recognition is performed by using SVM.
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