流体机械

2014, v.42;No.505(07) 43-46

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于EMD信息熵和支持向量机的往复压缩机轴承故障诊断
Fault Diagnosis for Reciprocating Compressor Bearings based on EMD-information Entropy and SVM

王金东;代梅;夏法锋;赵海峰;

摘要(Abstract):

往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点,增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机(SVM)技术相结合,应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解,计算其信息熵值,并提取出能反映轴承工作状态的信息熵,将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明,EMD信息熵和支持向量机相结合的方法,可以准确识别压缩机轴承故障。

关键词(KeyWords): 经验模态分解;信息熵;支持向量机;往复压缩机;故障诊断

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521051)

作者(Author): 王金东;代梅;夏法锋;赵海峰;

Email:

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享