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基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法
认领
引用
被引量:
8
1
作者
窦东阳
杨建国
+1 位作者
李丽娟
赵英凯
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期125-130,共6页
针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊...
针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。
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关键词
轴承
故障诊断
模型
经验模式分解
规则获取
MLEM2
算法
暂未订购
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题名
基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法
认领
引用
被引量:
8
1
作者
窦东阳
杨建国
李丽娟
赵英凯
机构
中国矿业大学化工学院
南京工业大学自动化与电气工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期125-130,共6页
基金
江苏省自然科学基金(BK2009356)
江苏省高校自然科学研究项目(09KJB510003)
摘要
针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。
关键词
轴承
故障诊断
模型
经验模式分解
规则获取
MLEM2
算法
Keywords
bearings
fault detection
models
EMD
rule induction
MLEM2 algorithm
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
暂未订购
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法
窦东阳
杨建国
李丽娟
赵英凯
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
8
暂未订购
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