基于改进EMD和数据分箱的轴承内圈故障特征提取方法

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摘要：为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平稳的本征模函数（intrinsic mode function,IMF）。对分解后的信号提取均值、方差等幅域参数特征,并根据参数有效性选择部分参数组成特征矩阵。选用等宽分箱方法,用箱内数据均值代替箱体数据,将特征矩阵进行平滑处理。经验证,该方法能准确提取实际工程信号中的有效特征,并从特征选择的角度较好解决了分类器代价敏感问题,减少了机器学习模型的过拟合现象。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90702A/201703/672613460.html

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关键词：EMD composition intrinsic Empirical position 改进经验模态分解 数据分箱 滚动轴承内圈 特征提取 故障诊断