基于EMD和LSSVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障的特征信号具有非平稳性,处于较低频带内,并且容易被噪声所淹没、难以检测,在现实条件下很难获得大量故障样本。针对滚动轴承故障信号的这些问题,提出了经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。使用经验模态分解,将故障特征信号分解为若干个固有模态函数之和,提取特征向量,训练最小二乘支持向量机,通过对N205型号的滚动轴承实验数据的验证,表明了该诊断方法获得较高的准确率,能有效识别滚动轴承的故障类型。