基于SWD与MEMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

【摘要】：针对压缩机滑动轴承振动信号由多分量耦合现象造成的非平稳性、非线性特点,提出了一种基于群分解算法(SWD)与多尺度形态包络散布熵(MEMDE)的往复压缩机轴承故障诊断方法。利用群分解算法对5种不同状态的往复压缩机轴承振动信号进行分解,得到多个振荡分量(OC)并计算其与原始信号的相关度,选取含有主要故障信息的分量进行信号重构,利用多尺度形态包络散布熵定量分析重构信号的复杂度并获取特征向量,将特征向量输入到模式识别分类器支持向量机中进行诊断。试验结果表明,该方法对往复压缩机连杆滑动轴承故障的识别率可达91.58%。

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