一种基于SIFT-KPCA和SVM的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种基于SIFT-KPCA和SVM的滚动轴承故障诊断方法，首先将振动信号转换为二维图像，在该转换之前利用小波降噪来降低噪声对特征提取的干扰。然后，针对二维图像应用SIFT算法提取尺度不变特征向量，得到一个128维的特征矩阵，再利用KPCA算法实现特征向量的降维。此后，提取简化特征向量的奇异值，并最终将其输入SVM分类器实现故障分类。该方法具有很高的分类精度。