针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。