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基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
摘要：
针对滚动轴承故障诊断中信号复杂、特征难提取的问题，本文提出了一种基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用经验模态分解（EMD）对滚动轴承振动信号进行分解，提取出信号的固有模态函数（IMF），并且针对不同IMF进行特征提取。然后，将提取出的IMF特征作为超球多类支持向量机（MCSVM）的输入，利用该分类器对不同故障种类进行分类识别，实现了滚动轴承的故障诊断。
关键词：滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；超球多类支持向量机；特征提取
引言：
滚动轴承是现代机械设备中常用的重要零部件之一，其工作稳定、寿命长短、工作性能等均对设备的正常运转和使用寿命产生较大的影响。因此，在实际运行中，对滚动轴承进行故障诊断具有重要的意义。目前，常见的滚动轴承故障诊断方法包括机械模型、统计信号处理和机器学习等。
其中，机器学习是近年来被广泛应用于故障诊断领域的一种方法。其基本思想是将目标系统的数据作为输入，经过学习、训练将模型参数调整到最优状态，从而实现预测和诊断目的。然而，由于滚动轴承振动信号的复杂性和多变性，以及信号中故障特征难以提取的问题，使得故障诊断过程面临诸多挑战。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解，得到IMF分量。然后，针对不同IMF分量，提取其特征，并将特征作为超球多类支持向量机的输入，进行分类诊断。该方法不仅可以有效地提取信号中的故障特征，而且具有较高的分类精度和实时性，可为滚动轴承故障诊断提供有效的手段。
方法：
1.经验模态分解（EMD）
经验模态分解是一种将任意非线性或非平稳信号分成有限的、纯时间本质模态的方法。它将信号分解为多个固有模态函数（IMF），同时保证每个IMF的频带宽度小于一个数量级，相邻IMF的频带重叠较少，并且尽可能消除了信号的高频噪声。通过对信号的EMD分解，可以将滚动轴承振动信号分成不同的分量，每个分量都包含了一些明显的故障特征。
2.特征提取
针对不同的IMF分量，本文提出了多种特征提取方法。对于第一、二个IMF，采用了平均幅值、标准差、方根幅值、偏度和峰度等五个统计特征进行提取；对于其他IMF，采用了时域统计特征和频域统计特征的结合方式进行提取。时域统计特征包括均值、方差、峰值、峰峰值、偏度和峰度等；频域统计特征包括能量、功率谱、功率等。
3.超球多类支持向量机（MCSVM）
超球多类支持向量机是一种支持向量机的扩展形式，可用于解决多分类问题。与传统的支持向量机模型相比，MCSVM能够通过添加支持向量来适应不同类别之间的决策边界，提高分类精度。此外，MCSVM具有较高的稳定性和鲁棒性，可以有效地避免过拟合和噪声干扰等问题。
结果与分析：
本文在采用了自主搜集的滚动轴承振动信号数据集进行实验验证。针对数据集中的不同IMF分量，提取了相应的特征，然后使用超球多类支持向量机进行分类诊断。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地提取滚动轴承振动信号中的故障特征，并具有较高的分类精度和实时性。与传统的机器学习方法相比，本文提出的方法更加稳定、可靠，适用于复杂的滚动轴承故障诊断问题。
结论：
本文提出了一种基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法可以对滚动轴承振动信号进行有效的特征提取，并且具有较高的分类精度和实时性。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断中具有较好的应用性和推广价值，可以为现代机械设备的故障诊断提供有效的手段。