%0 Journal Article
%T 基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法
%A 沈意平
%A 贺赛坪
%A 何宽芳
%A 李学军
%J 湖南科技大学学报(自然科学版)
%D 2014
%X 内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障，为实现其快速、准确诊断，提出基于局部均值分解(Localmeandecomposition，简称LMD)的PF(ProductFunction)分量能量特征和支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解，获得若干个PF分量，并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机，进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明，相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法，基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.
%K 轴承
%K LMD
%K 能量特征
%K 支持向量机
%K 故障诊断
%U http://hnkjzr.cnjournals.com/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140305&flag=1