计算机工程与应用 ›› 2021, Vol. 57 ›› Issue (6): 239-246.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0356
韩卫宇,程龙生
HAN Weiyu, CHENG Longsheng
摘要:
为了有效地确定滚动轴承的故障类型和受损程度,提出了结合马田系统和SVM的滚动轴承故障模式分类方法。利用EEMD方法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF。经过故障敏感IMF选取方法筛选IMF后计算其时域和频域特征参数以及原始信号的能量熵参数,构造初始的多维特征空间。运用马田系统中的正交表和信噪比进行特征降维,得到精简特征空间。接下来使用偏二叉树方法构建支持向量机多分类模型。通过实验数据进行模型验证,结果表明该方法可以实现滚动轴承故障模式分类。