基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

摘要

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),然后选取表征故障主要信息的有效分量计算其模糊熵值并构建特征向量,输入到随机森林分类器模型进行识别分类.实验数据分析结果表明,该方法可以有效地实现滚动轴承故障类别的诊断.