基于EEMD特征提取的滚动轴承故障诊断

摘要

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性与非线性的特点,提出将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法用于轴承信号处理.滚动轴承故障诊断的重要环节是特征提取,其直接关系到轴承故障诊断的正确率.因此,将熵知识应用到轴承特征提取步骤中,应用奇异熵与能量熵知识,提出一种峭度值与以上两种熵进行特征融合的特征提取方法,完成滚动轴承故障诊断.该方法首先对滚动轴承的振动信号进行EEMD模态分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)之和,对每个含有故障特征的IMF进行奇异熵、能量熵与峭度值求取;其次,将求得的三种数据输入核主元分析(kernel principal component analysis, KPCA)中进行特征融合与特征提取;最后,将提取的特征作为支持向量机(support vector machine, SVM)的输入参数进行故障分类.试验结果表明此方法能够准确有效地识别出滚动轴承的工作状态,实现了滚动轴承故障分类的自动化.