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基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断
标题：基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断
摘要：
滚动轴承是旋转机械中常用的元件之一，其故障会对机械设备的正常运行产生重大影响。传统的故障诊断方法往往只能通过直接监测振动信号进行故障判断，但由于振动信号存在噪声和非线性特征，诊断精度有限。因此，本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的滚动轴承故障诊断方法，通过将振动信号分解成多个固有模态函数（IMF）并结合SVM实现故障的有效识别与分类。实验结果表明，该方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。
关键词：滚动轴承；经验模态分解；支持向量机；故障诊断
1.引言
滚动轴承是旋转机械中常用的关键元件，其正常运行对机械设备的性能和寿命具有重要影响。然而，由于工作环境的恶劣性和工作负荷的变化，滚动轴承容易出现各种故障，如磨损、裂纹和失效等。因此，准确地进行滚动轴承故障诊断和预测具有重要意义。
2.相关工作
在滚动轴承故障诊断领域，已经提出了许多基于振动信号的故障诊断方法。传统的方法主要采用时域和频域分析等技术对振动信号进行特征提取，然后使用分类算法进行故障分类。然而，由于振动信号的非稳态、非线性和非高斯特性，这些方法在实际应用中存在一定的局限性。
3.方法
本文提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先，将滚动轴承振动信号进行经验模态分解，将原始信号分解成多个固有模态函数（IMF）。然后，通过计算每个IMF的能量和边际谱特征，提取对故障鉴别具有重要意义的特征。最后，将特征向量输入到支持向量机分类器中进行故障识别和分类。
4.实验设计与结果分析
为验证所提出方法的有效性，我们使用实际采集的滚动轴承振动信号进行实验。实验结果表明，所提出的方法能够准确地识别滚动轴承的故障类型，并且在不同负载和转速条件下具有较好的鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索其他信号处理技术和模型，提高故障诊断的精度和可靠性。
参考文献：
[1]Xie,Q.,Kong,F.,Kang,X.,&Zhang,H.(2019).RollingbearingfaultdiagnosisbasedonEMD-CepstrumandimprovedSVM.AppliedSciences,9(7),1419.
[2]Ying,L.,&Bai,G.(2017).FaultdiagnosisforrollingbearingbasedonEMDandneuralnetworkoptimizedbyleverageknowledgerules.ShockandVibration,2017.
附录：
图1.滚动轴承故障诊断流程图
图2.经验模态分解示意图
图3.支持向量机分类器示意图
表1.实验结果比较