基于主成分分析和多元支持向量的旋转机械故障诊断方法  

作　　者：敖星[1] 吕俊峰[2] 赵孟娜[1] 

机构地区：[1]重庆理工大学,重庆400050 [2]重庆大学,重庆400030

出　　处：《四川兵工学报》2010年第9期83-86,共4页Journal of Sichuan Ordnance

摘　　要：针对旋转机械运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的精确故障诊断方法。该方法对振动信号进行EMD分解,得到多个基本模态分量IMF后,通过Sha-noon能量熵测度后将多个IMF分量进行主成分分析,提取有效的振动特性,再将其作为特征矢量输入到多元支持向量机SVM进行精确的故障诊断和分类。以一个滚动轴承为例进行分析,结果表明该方法具有强的鲁棒性和可靠性。

关 键 词：EMD分解 香农熵 主成分分析 多元支持向量机 故障诊断 

分 类 号：TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]