一种基于实测信号的滚动轴承故障检测方法

    公开(公告)号:CN112414713A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011217106.9

    申请日:2020-11-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于实测信号的滚动轴承故障检测方法,首先,采用阶比跟踪技术将滚动轴承故障时域振动信号转换到角域;然后,利用天牛须搜索算法对变分模态分解进行参数优化,对滚动轴承各状态振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数,轴承发生不同故障时,不同本征模态函数内的频带能量会发生变化;然后,从包含有主要故障信息的模态分量中提取Renyi熵特征,构建特征子集;最后,使用易于获取的正常状态振动信号训练,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用单类支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,准确判断滚动轴承是否发生故障,实现故障预警。

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