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LMD和SVM相结合的电机轴承故障诊断研究  
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【英文篇名】 Research on Motor Bearings Fault Diagnosis Based on LMD and SVM
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【作者】 丁瑞成; 黄友锐; 陈珍萍; 侯潇潇; 周芳芳;
【英文作者】 DING Rui-cheng; HUANG You-rui; CHEN Zhen-ping; HOU Xiao-xiao; ZHOU Fang-fang; School of Electrical and Information Engineering; Anhui University of Science and Technology; School of Electrical Engineering and Automation; Anhui University;
【作者单位】 安徽理工大学电气与信息工程学院; 安徽大学电气工程与自动化学院;
【文献出处】 组合机床与自动化加工技术 , Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 轴承; 故障诊断; 支持向量机; 局部均值分解; 粒子群优化算法;
【英文关键词】 motor bearing; fault diagnosis; support vector machine; local mean decomposition; particle swarm optimization algorithm;
【摘要】 为了提高电机轴承故障诊断的准确率,提出了基于粒子群优化的支持向量机(SVM)故障诊断的方法。文章采用局部均值分解(LMD)提取电机轴承振动信号特征作为支持向量机的特征向量;采用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量机的核函数参数和惩罚参数,以此建立分类器用于识别电机轴承故障类型。通过仿真实验验证该方法能够有效的识别电机轴承故障状态。
【英文摘要】 In order to improve the accuracy of the motor bearing fault diagnosis,a newmethod for fault diagnosis was proposed based on support vector machine optimized by Particle swarm opti- mization algorithm.This paper combined it with local mean decomposition( LMD) to extract the characteristics of the vibration signals of the motor bearing as feature vector to support vector machine. The Particle swarm optimization( PSO) algorithm optimized support vector machine parameter of kernel function parameter and penalty...
【基金】 国家自然基金(51274011); 安徽省科技攻关项目(1501021027)
【更新日期】 2016-09-05
【分类号】 TM307
【正文快照】 合肥230601)0引言轴承是电机的重要组成部分,其运行状态决定整台电机的性能。轴承的故障会造成整个电机设备的非正常振动。以往针对大型电机轴承一般采取定期更换,这种方法缺乏预见性,不能在轴承故障早期发现。因此,针对电机轴承的智能故障诊断显得十分重要[1-2]。电机轴承故障

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