基于小波包分解的滚动轴承故障信号频域特征提取方法研究

对轴承故障信号进行3层小波包分解,重构第3层所有节点,提取重构信号频谱的峰值作为故障特征点并构成特征空间,计算特征空间的平均欧氏距离,平均欧氏距离最小时对应的节点即为最优小波包节点,重构最优节点得到最优重构信号并从中提取特征点构成最优特征空间,最后,对最优特征空间进行K均值聚类。对4种转速下轴承的4种状态进行特征提取与模式识别试验,结果表明,运用该方法能有效提取轴承故障的特征,并使故障特征空间具有最低的类内离散度,获得了较高的模式识别准确率。