基于IRP和TD2DPCA的轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的情况,提出了一种基于图像的轴承故障诊断方法即基于递归灰度图(Improved Recurrence Plots,IRP)和双向二维主成分分析(Two directional,Two dimensional Principal Component Analysis,TD2DPCA)的轴承故障诊断法。该方法对递归图(Recurrence Plots,RP)中阈值选取的问题进行了优化,提出了IRP算法,对采集到的轴承振动信号进行IRP分析,生成递归灰度图;然后用TD2DPCA对生成的递归灰度图进行特征参数提取,得到系数编码矩阵;最后采用分类器对上述编码矩阵直接进行模式识别,以实现轴承故障的自动化诊断。将该方法应用在轴承4种典型工况的故障诊断实例中,识别率高达99.8%,结果表明:基于IRP和TD2DPCA的轴承故障诊断方法能够自适应的对轴承进行故障诊断,具有故障识别精度高、噪声鲁棒性好等优点,为轴承振动诊断探索了一条新途径。