[发明专利]经验模态分解剩余信号特征的滚动轴承故障智能识别方法有效
| 申请号： | 201910298913.9 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110044623B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 刘永葆;李俊;余又红;贺星 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军工程大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所 42001 | 代理人： | 王敏锋 |
| 地址： | 430033 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明经验模态分解剩余信号特征的滚动轴承故障智能识别方法，所述方法是结合经验模态分解剩余信号的能量特征和振动信号的时域特征，利用遗传算法优化支持向量机参数的网络模型进行滚动轴承故障模式进行智能识别。本发明结合了经验模态分解剩余信号的能量特征和振动信号的时域特征，利用遗传算法优化支持向量机参数的网络模型用于轴承故障诊断，实验结果表明在小样本情况的基础上，能够更加精准地识别滚动轴承的故障类型，为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供了帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 经验 分解 剩余 信号 特征 滚动轴承 故障 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.经验模态分解剩余信号特征的滚动轴承故障智能识别方法，其特征在于：所述方法是结合经验模态分解剩余信号的能量特征和振动信号的时域特征，利用遗传算法优化支持向量机参数的网络模型进行滚动轴承故障模式智能识别。
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