一种基于经验模态分解和流形学习的滚动轴承故障诊断方法
Journal of Jinggangshan University(Natural Sciences Edition)（2017）
摘要
提出一种基于经验模态分解(EMD)和流形学习(LTSA)的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用EMD对滚动轴承振动信号进行自适应分解,计算IMF分量的协方差矩阵特征值,组成滚动轴承状态原始特征集;然后利用LTSA对原始特征集进一步的融合提取;将所得新特征输入到K-means分类器中进行故障识别与聚类.实验分析结果表明:该方法可以有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别.
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