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基于ELMD和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断研究
基于ELMD和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断研究
摘要：
滚动轴承作为机械设备中重要的运动部件，承受着复杂的载荷和工作环境。因此，检测和诊断滚动轴承的故障对于确保机械设备的稳定运行至关重要。本文提出了一种基于ELMD（EnsembleLocalMeanDecomposition）和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断方法。ELMD方法能够对滚动轴承的振动信号进行多尺度分解，提取出不同尺度范围内的故障信息。而灰色相似关联度则可用于评估滚动轴承故障诊断结果的准确性。
关键词：滚动轴承，故障诊断，ELMD，灰色相似关联度
1.引言
滚动轴承是工业机械设备中常用的运动部件之一，广泛应用于各类机械设备中。然而，由于其长期承受着各种复杂载荷和工作环境的影响，滚动轴承容易出现故障和损坏。因此，如何及时准确地检测和诊断滚动轴承的故障，对于保障机械设备的正常运行至关重要。
2.文献综述
目前，关于滚动轴承故障诊断的研究主要集中在振动信号分析和特征提取方法上。传统的方法使用小波变换、傅里叶变换等进行滚动轴承振动信号的分析，然后提取特征进行故障诊断。然而，这些方法在处理非线性和非平稳信号时存在一定的局限性。
3.方法
本文提出了一种基于ELMD和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断方法。ELMD方法对滚动轴承振动信号进行多尺度分解，提取出不同尺度范围内的故障信息。具体步骤如下：
-步骤1：收集滚动轴承振动信号数据，并进行预处理，包括去除噪声和基线漂移。
-步骤2：应用ELMD方法对预处理后的振动信号进行多尺度分解，得到不同频率范围的信号成分。
-步骤3：根据每个尺度范围内的信号成分，计算其数据熵和奇异值熵等特征指标。
-步骤4：使用特征指标构建滚动轴承故障诊断模型，并进行训练和验证。
-步骤5：采用灰色相似关联度对诊断结果的准确性进行评估和验证。
4.实验结果
本文采用实际滚动轴承故障数据进行实验验证。通过比较不同诊断模型的准确率和召回率等指标，验证了本文所提出方法的有效性和可行性。
5.结论和展望
本文基于ELMD和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断方法在实验中得到了验证，表明其在滚动轴承故障诊断中具有一定的优势和应用潜力。然而，本文提出的方法仍然存在一定的局限性，需要进一步完善和改进。未来的研究可以考虑引入其他信号处理方法和特征提取算法，以提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性。
参考文献：
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