EMD与样本熵结合SVM的滚动轴承故障诊断

本文主要探讨了一种结合经验模态分解(EMD)、样本熵和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。针对滚动轴承振动信号的非平稳特性，作者首先利用EMD对信号进行分解，通过互相关系数准则选择合适的固有模式分量，然后计算这些分量的样本熵以构建故障特征向量。接着，将这些特征向量输入到SVM中，以实现滚动轴承状态的识别。 文章提到了不同类型的故障情况，包括中温过热、高温过热、局部放电和不同能量级别的放电故障，并使用了58组测试数据进行实验。实验结果显示，二叉树型诊断模型中的子分类器和叶子节点在诊断过程中表现出了较高的正确率，但局部放电和低能量放电故障的误判可能由于伴随的过热现象。作者指出，SVM在处理小样本数据和非线性问题时表现出色，其通过SMO算法训练样本，能够达到高精度的故障诊断，从而提高了诊断的可靠性。 参考文献中列举了多篇相关研究，包括使用集成人工智能技术的变压器故障诊断、基于支持向量机的非线性预测控制以及数据域描述的支持向量机应用等，进一步证明了SVM在故障诊断领域的广泛应用和理论基础。 作者赵振江，毕业于东北大学计算机应用技术专业，具有硕士学历，目前担任讲师职务，专注于相关领域的研究。 本文提出的诊断方法有效地结合了时间序列分析、非线性动力学和机器学习技术，为滚动轴承的故障识别提供了一种实用且有效的解决方案。同时，SVM在处理小样本和复杂非线性问题上的优势得到了验证，对于实际工业环境中的设备健康管理具有重要意义。