LCD、k-means与ICA相结合的滚动轴承故障诊断方法 |
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作者单位: | ;1.海军航空工程学院飞行器工程系 |
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摘 要: | 为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比特征,提出了局部特征尺度分解、k均值聚类分析和独立分量分析相结合的故障诊断方法。首先,应用局部特征尺度分解对振动信号进行分解,得到若干个内禀尺度分量;然后,依据分量与原始信号的互相关系数及峭度值,应用k均值聚类方法选取有效的分量组成新的观测信号;最后,对观测信号进行独立分量分析处理,实现信噪分离,依据峭度值选取信号分量,对信号应用希尔伯特包络谱技术实现故障诊断。通过轴承内圈故障数据分析,验证了方法的有效性。
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关 键 词: | 局部特征尺度分解 聚类分析 独立分量分析 互相关系数 峭度 轴承故障诊断 |
Fault Diagnosis of Rolling Bearing using LCD,k-means and ICA |
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