一种非平稳工况下的旋转机械故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种非平稳工况下的旋转机械故障诊断方法，首先对原始振动信号进行N阶同步压缩变换得到高精度的时频谱图，接着借助感兴趣区(ROI)区域提取算法找出时频能量聚集区域，提取时域特征、瞬时频域特征和时频图像特征全面地揭露设备的运行状态，然后利用改进的粒子群算法筛选出最优参数实现对支持向量机模型的优化，通过SVM得出各域独立的初步诊断结果，最后利用D‑S证据理论将三域内的故障分类结果进行信息融合得到最终的判断结果。本发明提供的旋转机械故障诊断方法，很大程度地提高了故障诊断的准确率，同时提高了判断结果的鲁棒性。