基于VMD和流形学习的滚动轴承故障诊断研究

摘要：

针对轴承早期故障信号非线性、非平稳和故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与流形学习相结合的特征提取方法.该方法应用VMD将信号分解成包含不同故障信息的固有模态分量,然后从中提取特征并构建高维的混合域特征集.最后,应用流形学习等度规映射算法将高维的特征集约简为故障区分度更好的低维混合域特征集,并利用支持向量机实现故障分类识别.滚动轴承实验结果表明该方法能准确清晰地提取故障特征信息,与传统方法相比诊断准确率更高.

关键词：故障诊断、变分模态分解、流形学习、特征提取

所属期刊栏目：49

分类号：TH113.1

资助基金：河南省自然科学基金182300410234

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：183-187