基于多尺度特征提取与KPCA的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号特征难以提取导致故障识别率低的问题,提出了基于多尺度特征提取与核主成分分析(KPCA)的轴承故障诊断模型。该模型首先利用固有时间尺度分解(ITD)将振动信号分解成若干个固有旋转(PR)分量,其次根据相关系数准则筛选固有旋转分量,然后求取固有旋转分量在多个尺度上的时域特征,最后利用核主成分分析将得到的多尺度特征进行融合,并用融合后的特征向量建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,实现对滚动轴承状态的识别。与传统的单一尺度特征提取方法相比,多尺度特征提取在时域特征的基础上添加了尺度因子,具有度量时间序列在不同尺度因子下复杂性的优点。