本文主要研究内容
作者张雨琦,邹金慧（2019）在《基于MEMD和RVM的滚动轴承外圈故障评判》一文中研究指出：针对经验模态分解(EMD)分析同一轴承的多通道故障信号不全面的问题,创建出一种将多元经验模态分解(MEMD)、互近似熵与相关向量机(RVM)相结合的方法,以全面分析滚动轴承外圈故障。首先,利用MEMD将滚动轴承外圈3点钟、6点钟和12点钟方向的多通道振动信号分解为多通道独立的多元本征模函数(MIMF)分量;然后,计算每个MIMF分量信号与原信号之间的相关系数,并求出相关系数最大的前两个MIMF分量的互近似熵值;最后,通过得到的近似熵值构建相关向量机分类模型,对滚动轴承外圈故障样本进行故障分析和评判,将该方法与EMD单一通道分析的方法相对比,结果表明了该方法的有效性和可行性。
Abstract
zhen dui jing yan mo tai fen jie (EMD)fen xi tong yi zhou cheng de duo tong dao gu zhang xin hao bu quan mian de wen ti ,chuang jian chu yi chong jiang duo yuan jing yan mo tai fen jie (MEMD)、hu jin shi shang yu xiang guan xiang liang ji (RVM)xiang jie ge de fang fa ,yi quan mian fen xi gun dong zhou cheng wai juan gu zhang 。shou xian ,li yong MEMDjiang gun dong zhou cheng wai juan 3dian zhong 、6dian zhong he 12dian zhong fang xiang de duo tong dao zhen dong xin hao fen jie wei duo tong dao du li de duo yuan ben zheng mo han shu (MIMF)fen liang ;ran hou ,ji suan mei ge MIMFfen liang xin hao yu yuan xin hao zhi jian de xiang guan ji shu ,bing qiu chu xiang guan ji shu zui da de qian liang ge MIMFfen liang de hu jin shi shang zhi ;zui hou ,tong guo de dao de jin shi shang zhi gou jian xiang guan xiang liang ji fen lei mo xing ,dui gun dong zhou cheng wai juan gu zhang yang ben jin hang gu zhang fen xi he ping pan ,jiang gai fang fa yu EMDchan yi tong dao fen xi de fang fa xiang dui bi ,jie guo biao ming le gai fang fa de you xiao xing he ke hang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自陕西理工大学学报(自然科学版)的张雨琦,邹金慧，发表于刊物陕西理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文，是一篇关于多元经验模态分解论文,互近似熵论文,相关向量机论文,轴承故障评判论文,陕西理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自陕西理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：多元经验模态分解论文; 互近似熵论文; 相关向量机论文; 轴承故障评判论文; 陕西理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文;