基于VMD-MSE的渣浆泵轴承故障智能诊断方法
作者机构：国能神东煤炭集团有限责任公司
出 版 物：《洁净煤技术》 (Clean Coal Technology)
年 卷 期：2024年第S2期
页 面：28-33页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：针对轴承振动信号中的噪声问题，本文提出了一种基于VMD和MSE的混合算法用于轴承故障诊断方法。采用变分模态分解(VMD)算法对原始信号进行分解，并通过相关系数法筛选有效分量，之后对信号进行重构。然后，运用多尺度熵(MSE)算法提取特征向量，并结合支持向量机(SVM)进行故障诊断。研究结果表明，该方法在轴承故障诊断中的识别准确率达到了98.33%。
同方期刊数据库