碧波液压网 欢迎你,游客。 登录 注册

基于EEMD多维特征的旋转机械故障识别方法研究

版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。

信息

资料大小
1.09 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数

简介

为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法。利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量,计算原始信号频率带能量比和IMF分量能量比;将IMF分量能量比、奇异值特征向量、频率带能量比组合为故障特征向量,作为神经网络的输入,对转子的工作状态进行诊断识别。结果表明:多维特征向量的识别效果优于EEMD能量特征,能更充分反映出转子的故障特征。
标签:
点赞   收藏

相关论文

发表评论

请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。

用户名: 验证码:

最新评论