基于经验小波变换和流形学习的滚动轴承故障诊断研究

摘要

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于经验小波变换(EWT)和流形学习约简的故障特征提取方法。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数(IMF),然后从包含故障信息的IMFs中提取滚动轴承的时域统计特征、频域统计特征、AR模型自回归系数和功率谱熵,构造高维特征集;再利用线性局部切空间排列(LLTSA)流形学习算法将构造的高维特征集约简为故障区分度更好的低维特征集;最后利用支持向量机(SVM)对提取特征进行故障识别。实验结果表明该特征提取方法对滚动轴承故障诊断准确率更高。