基于EMD-AR與改進(jìn)寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法

摘要： 滾動軸承內(nèi)、外圈和滾動體的故障振動信號通常伴隨噪聲，并且頻率不盡相同，同時具有非線性、非平穩(wěn)性等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法效率較低，且大多未考慮變負(fù)載、噪聲情況。針對上述問題，提出基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解自回歸模型和改進(jìn)的寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(broad learning system,BLS)的滾動軸承故障診斷方法。首先，對滾動軸承振動信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode...