基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法

CORC > 中国矿业大学（徐州）

	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
刊名	http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=NYGU201104023&dbname=CJFQ2011
	2014-11-03 ; 2014-11-03
关键词	轴承故障诊断模型经验模式分解规则获取 MLEM2算法
中文摘要	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。
语种	中文
其他责任者	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
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/3110]
专题	中国矿业大学（徐州）
推荐引用方式 GB/T 7714	窦东阳,杨建国,李丽娟,等. 基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法[J]. http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=NYGU201104023&dbname=CJFQ2011,2014, 2014.
APA	窦东阳,杨建国,李丽娟,&赵英凯.(2014).基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法.http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=NYGU201104023&dbname=CJFQ2011.
MLA	窦东阳,et al."基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法".http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=NYGU201104023&dbname=CJFQ2011 (2014).