机械设计与研究

机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (04): 101-104.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4965

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基于变分模态分解谱熵的电机轴承退化状态识别方法

段永彬;张玉芝;安建良;张前图;   

  1. 河北工业职业技术学院汽车工程系;驻江津地区军代室;
  • 出版日期:2019-08-20 发布日期:2019-08-20

  • Online:2019-08-20 Published:2019-08-20

摘要： 为更好的表征电机轴承的退化状态,对电机轴承退化特征提取方法进行了研究。结合变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)和信息熵理论,提出了基于VMD分解谱熵的退化状态识别方法。对不同损伤程度的轴承振动信号进行VMD分解,分别计算其在不同尺度下的复杂度度量能谱熵、奇异谱熵和边际谱熵,以其作为退化特征向量。通过建立相关向量机退化状态识别模型实现轴承的退化状态识别。仿真信号和轴承实测信号均验证了VMD分解谱熵对轴承退化状态的表征能力。

关键词: 变分模态分解, 谱熵, 退化状态, 特征提取, 轴承

Key words: variational modal decomposition, spectral entropy, degradation state, feature extraction, bearing