SVM与EMD结合的滚动轴承故障诊断新方法

"这篇论文探讨了一种基于支持向量机（SVM）和经验模态分解（EMD）包络谱的滚动轴承故障诊断新方法。这种方法旨在解决传统包络分析方法的不足以及在实际中难以获取大量典型故障样本的问题。通过应用EMD将原始振动信号分解为多个固有模态函数（IMF），提取包含主要故障信息的IMF分量的包络谱，进而定义特征幅值比作为故障特征向量。这些特征向量被输入到SVM分类器中，用于识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果证明了该方法的有效性。" 论文深入研究了滚动轴承故障诊断领域，特别是针对振动信号的处理和分析。传统的包络分析虽然在一定程度上能够揭示滚动轴承的故障信息，但其在处理调制特征复杂的信号时可能遇到困难。为了克服这些限制，论文引入了经验模态分解（EMD）技术。EMD是一种自适应的数据分析方法，能够将非线性、非平稳信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。通过对这些IMF分量进行包络谱分析，可以更有效地提取故障特征。 作者提出了一个两步策略。首先，对滚动轴承的振动信号执行EMD，将信号分解为多个IMF分量，每个分量对应不同频率成分。然后，选择包含关键故障信息的IMF分量，计算它们的包络谱。包络谱反映了信号的瞬时振幅变化，有助于识别故障特征频率。接着，定义了在特定故障特征频率处的幅值比为特征幅值比，这些比值构成了故障特征向量。 特征幅值比作为故障特征向量，是区分滚动轴承正常状态与不同故障类型的关键。这些向量输入到支持向量机（SVM）分类器中。SVM是一种强大的监督学习模型，特别适合小样本和高维数据的分类问题。通过训练SVM，可以构建一个模型，该模型能够根据输入的特征向量准确预测轴承的状态和可能的故障类型。 论文中的实验结果验证了这一结合了SVM和EMD的故障诊断方法的有效性。通过比较不同故障状态下的特征幅值比，SVM能够成功地区分滚动轴承的正常工作状态和各种故障状态，这在实际应用中具有重要的价值，特别是在工业设备监测和预防性维护领域。 这篇论文的研究贡献在于提供了一个新的、有效的滚动轴承故障诊断框架，它利用EMD的强大分解能力和SVM的高效分类能力，解决了传统方法在处理复杂振动信号时的局限性。这种方法对于提高滚动轴承故障检测的精度和可靠性具有积极的意义，也为其他机械系统的故障诊断提供了借鉴。