摘要
针对滚动轴承发生故障时,其故障信号不同频带的能量分布变化与其故障状态之间存在一定关系的情况,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition, ELMD)与灰色相似关联度相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,选取滚动轴承处于不同故障状态的样本信号,利用ELMD对其进行分解并得到若干乘积函数(Product Function, PF);然后,计算每个PF分量的能量分布并构造特征向量;最后,结合灰色相似关联度对滚动轴承故障状态进行分析和识别,并与LMD(Local Mean Decomposition, LMD)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法进行对比,其实验对比分析结果论证了方法的可行性,也为滚动轴承的故障诊断提供了新的解决方案.
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单位自动化学院; 昆明理工大学