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基于ELMD的样本熵及Boosting-SVM的滚动轴承故障诊断
随着工业生产的不断发展，滚动轴承作为关键部件在机械设备中的重要性越来越凸显出来。然而，由于工作环境的恶劣以及工作时的高速旋转、周期震荡等因素，滚动轴承容易受到各种不同的损伤，导致轴承的故障和失效，影响设备的安全运行。因此，如何对滚动轴承的故障情况快速、准确进行判断，成为了研究的重点之一。
在目前的故障诊断技术中，基于振动信号分析的方法被广泛应用。振动信号包含大量的信息，能够反映机械设备的运行状态，因此振动信号分析可以有效地判断机械设备的故障情况。其中，样本熵作为一种不稳态非线性系统的特征参数，可以很好地反映机械设备的复杂性和不确定性。因此，本文将针对ELMD（ExtremeLearningMachineDecomposition）算法，结合样本熵特征参数及Boosting-SVM（SupportVectorMachine）分类方法，对滚动轴承的故障进行诊断。
首先，本文介绍了ELMD算法，它是一种快速、有效的神经网络算法。ELMD算法可以将输入信号分解为一组有效的核函数，然后将其转换为高维空间的线性模型进行分类和回归。相比于传统的神经网络算法，ELMD算法训练速度快、参数调节简单，能够在保持分类性能的同时，大大提高运行速度。其次，本文利用ELMD算法对滚动轴承的振动信号进行分解，并提取样本熵特征参数。样本熵是一种基于概率分布的非线性度量指标，它可以很好地反映信号的不规则性和不确定性，因此是一种有效的特征参数。
最后，本文采用Boosting-SVM分类方法对样本熵特征参数进行分类。Boosting-SVM是一种基于核函数的二分类方法，它可以通过多次迭代增加分类器的准确性，从而提高分类的精度。本文将Boosting-SVM应用于样本熵特征参数的分类中，通过训练分类器，判断滚动轴承的故障状态。实验结果表明，本文提出的方法可以在保证分类准确率的前提下，大大降低计算时间，提高了故障诊断的效率和精度。
综上所述，基于ELMD的样本熵及Boosting-SVM的滚动轴承故障诊断方法，能够有效地判断滚动轴承的故障和失效状态，具有较高的准确性和可靠性。本文提出的方法具有一定的参考价值，可以为滚动轴承的故障诊断提供一种新的技术路线。