基于LMD与随机森林的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于LMD和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法融合了LMD和随机森林算法,利用LMD分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个PF分量,轴承发生不同故障时,不同PF分量内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的PF分量中计算出其对应的均值、标准差与信息熵等特征值,将这些特征值构造成特征向量,最后运用随机森林算法实现分类滚动轴承类型。结果表明,利用LMD和随机森林相结合算法具有较高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。