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于德介
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期刊论文
基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法
系统工程理论与实践，2005，9：131～136，-0001，（）：
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和经验模态分解（Empirical M0de Decompesition，简称EMD）包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行经验模态分解，将其分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）之和，然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱，最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比，将其作为故障特征向量，并以此作为SVM分类器的输人参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明了该方法的有效性。
【免责声明】以下全部内容由[于德介]上传于[2009年03月30日 16时21分10秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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