關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承 故障診斷 變分模態(tài)分解 特征向量 隨機(jī)森林 

摘要：滾動(dòng)軸承是常見機(jī)械設(shè)備的重要部件,其是否能正常運(yùn)作,直接關(guān)聯(lián)到設(shè)備生產(chǎn)的安全性以及效率的高低,因此,能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別滾動(dòng)軸承工作狀態(tài),顯得至關(guān)重要。提出了一種閾值法確定變分模態(tài)分解中分解個(gè)數(shù),該方法使得分解個(gè)數(shù)的確定更科學(xué)合理,同時(shí)提出基于變分模態(tài)分解和隨機(jī)森林相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,該方法利用變分模態(tài)分解方法將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù),軸承發(fā)生不同故障時(shí),不同的固有模態(tài)函數(shù)內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特征和頻帶能量會(huì)發(fā)生變化,從不同的固有模態(tài)函數(shù)中計(jì)算出其對(duì)應(yīng)的均值、變異系數(shù)與能量熵等特征值,最后分別采用支持向量機(jī)和隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)判斷滾動(dòng)軸承信號(hào)類型。結(jié)果表明,利用變分模態(tài)分解和隨機(jī)森林相結(jié)合算法具有更高的識(shí)別精度,可以有效識(shí)別滾動(dòng)軸承的故障類型。

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