10.13477/j.cnki.aeroengine.2020.05.004
基于PCA-LMD的滚动轴承信号混合特征选取与故障诊断
为了对非平稳、低信噪比的轴承振动信号进行分析,提出1种基于PCA-LMD的滚动轴承振动信号混合特征选取及智能故障诊断方法.基于Hankel矩阵对实测轴承振动信号进行主成分分析(PCA)降噪处理.对降噪后的非平稳信号进行局部均值分解(LMD),得到一系列具有瞬时物理意义的乘积函数(PF).通过特征分析和对比,选取前5阶PF分量的能量比特征、样本熵、均方根及波形指标作为信号混合特征向量.将特征向量输入到支持向量机(SVM)分类器进行训练与测试,从而实现故障诊断.结果 表明:通过对包含不同故障程度的滚动体、内圈、外圈故障的轴承实测数据进行分析,故障诊断正确率达到98%,验证了本方法的有效性,对航空发动机轴承的故障诊断具有借鉴和指导作用.
混合特征选取、主成分分析、降噪、局部均值分解、支持向量机、航空发动机
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V214.3+3(基础理论及试验)
国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金NO.U1730129
2020-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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