基于流形-奇异值熵的滚动轴承故障特征提取

摘要

提出一种基于流形-奇异值熵的滚动轴承时频故障特征提取方法。首先,在HHT(Hilbert-Huang transform,简称HHT)时频分析基础上,应用二维流形方法提取信号流行成分以达到对轴承故障特征进行降维和提取敏感参量的目的;然后,定义了奇异值熵来定量衡量不同故障状态下流行成分的差异;最后,将流形奇异值向量与概率神经网络相结合,有效实现了轴承故障样本分类。与一般的考虑欧式空间全局范围最优值的主分量(principal component analysis,简称PCA)方法及以向量为研究对象的一维流形方法不同,该方法直接以二维信息为研究对象,避免了一维流形算法需将二维信息转化为向量带来的信息损失,与PCA方法相比更能发现隐藏在高维数据流形结构中的局部数据特征。工程信号分析验证了该方法的有效性,为准确提取滚动轴承故障特征提供了一种可靠手段。