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基于VMD和马氏距离SVM的滚动轴承故障诊断

作者：
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轴承故障诊断
小波阀值法
变分模态分解
支持向量机
马氏距离
摘要：
针对滚动轴承早期故障识别较困难的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和马氏距离支持向量机(SVM)的诊断方法.首先,采用小波阀值法对原始振动信号进行去噪处理,获得有效的振动信号.其次,根据VMD分解后每个模态的中心频率大小不同,确定最终分解层数.同时,从分解后的变分模态分量中提取能量特征.最后,为了对样本间进行距离度量,将马氏距离引入SVM的高斯核函数计算中,建立了一个基于马氏距离的高斯函数核,用于支持向量机分类器.利用改进的SVM对轴承的运行状态进行识别,实验结果表明所提方法在识别轴承正常状态、 内圈、 外圈以及滚珠体故障时,具有较高的准确率.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于VMD和马氏距离SVM的滚动轴承故障诊断
来源期刊 中山大学学报（自然科学版） 学科 工学
关键词 轴承故障诊断 小波阀值法 变分模态分解 支持向量机 马氏距离
年，卷（期） 2019,（5） 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-16
页数 9页 分类号 TH1653
字数 5705字 语种 中文
DOI 10.13471/j.cnki.acta.snus.2019.05.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 兰建义 河南理工大学能源科学与工程学院 23 125 6.0 10.0
3 乔美英 河南理工大学电气工程与自动化学院 30 109 6.0 9.0
5 刘宇翔 河南理工大学电气工程与自动化学院 4 5 1.0 1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
轴承故障诊断
小波阀值法
变分模态分解
支持向量机
马氏距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中山大学学报(自然科学版)
双月刊
0529-6579
44-1241/N
大16开
广东省广州市新港西路135号
46-15
1955
chi
出版文献量（篇）
5017
总下载数（次）
6
总被引数（次）
45576
相关基金
国家自然科学基金
英文译名：the National Natural Science Foundation of China
官方网址：http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型：青年科学基金项目(面上项目)
学科类型：数理科学
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