基于EMD和PCA的滚动轴承故障诊断研究

作者：史东海; 王洁; 崔诚

来源：汽车实用技术, 2021, 46(23): 94-96.

DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.023.026

• 滚动轴承
• 故障诊断
• 经验模态分解
• 主成分分析

为了对滚动轴承的工作状态以及故障类别得到准确的诊断,文章通过对滚动轴承的信号进行经验模态分解(EMD)并提取信号的时域、频域特征构成高维数据集,然后对数据集进行主成分分析(PCA)降维处理,并结合K近邻(KNN)分类算法对结果进行准确分类,最终实现滚动轴承的故障诊断。结果表明,该方法能够针对滚动轴承振动信号得到准确的状态诊断。

• 单位
  沈阳工业大学