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基于EMD和改进Chebyshev距离的SDP图像轴承故障诊断( Bearing fault diagnosis based on EMD and improved Chebyshev distance in SDP image )
Y Sun S Li X Wang
提出了一种基于经验模态分解(EMD)和改进切比雪夫距离的轴承故障诊断方法。归一化后，每组样本数据平均分为10等份。采用EMD方法将等分信号分解为多个本征模函数,保留前5个本征模函数(IMF)分量,通过对称化点模式(SDP)方法将其变换为极坐标下的对称模函数,对每一个SDP图像进行二值化和局部化处理,然后对局部SDP图像进行平均,得到均值图像作为基准。通过计算去噪后平均矩阵的最大特征值，构造改进的Chebyshev距离，弥补了各IMF分量的局部矩阵与平均矩阵之间的差距。该方法以改进的IMF1切比雪夫距离为特征，能有效地诊断滚动轴承的故障。最后通过测试实验验证了该方法的准确性和鲁棒性。
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