基于Transformer的汽轮机滚动轴承早期微弱故障检测方法研究

为了应对滚动轴承早期微弱故障的挑战本文提出了一种新的方法。该方法首先采用PCA（主成分分析）对振动信号进行特征筛选，以降低数据维度，有效地简化了振动数据的结构，增强了特征的表达力。接着，使用CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）算法来分解被背景噪声干扰的微弱故障振动信号，它通过在经验模态分解（EMD）的基础上引入自适应噪声，增强了对微弱特征的识别能力，有够效地分离出趋势和噪声数据，显著提高了故障诊断的准确性。最后，引入Transformer模型，进一步优化了特征的提取和表征，实现对长序列数据的高效处理，用于微弱故障特征的提取和表征。这一综合方法具有降维、噪声抑制和长序列处理等多重优势，有望在滚动轴承故障检测中取得显著成果。