基于EMD和AR模型的滚动轴承故障SVM识别

将经验模态分解和自回归(AR)模型应用到滚动轴承的故障诊断中,该方法先把轴承振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,从而把非平稳信号处理转化为平稳信号处理问题,然后选取表征轴承故障的IMF分量,并建立其AR模型,提取模型的参数输入到支持向量机中进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。

基于AR模型的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的重要典型零部件,本文将自回归(AR)模型应用于滚动轴承故障诊断,对其时域信号建立自回归模型,计算出其AR功率谱,并和经典功率谱进行比较,进而判断轴承的工作状态。实验结果表明,该方法能简单有效地识别滚动轴承故障。