拉普拉斯特征向量相关谱及其在滚动轴承故障诊断中的应用

为了将谱方法的模式识别能力应用于机械故障诊断领域,提出了拉普拉斯特征向量相关谱,并应用于滚动轴承故障诊断。拉普拉斯特征向量相关谱定义为拉普拉斯矩阵特征向量之间夹角余弦的绝对值,由特征集的拉普拉斯矩阵进行标准正交分解后得到,具有计算过程简单、运算速度快等特点。基于拉普拉斯特征向量相关谱的滚动轴承故障诊断方法首先在时域、频域和能量熵域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成特征集;然后对特征集的拉普拉斯矩阵进行标准正交分解,计算拉普拉斯特征向量相关谱;最后通过相关谱矩阵实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例表明,该方法能有效识别滚动轴承故障。