一种基于聚类K-SVD算法的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类K‑SVD算法的滚动轴承故障诊断方法，其主要步骤如下：首先利用基于粒子群优化的时变滤波经验模态分解算法对原始信号进行自适应分解，得到各本征模式分量，并计算各分量的相关峭度指标(Kcr)值；然后，选取具有最大Kcr指标值的本征模式分量作为聚类K‑SVD算法的输入样本进行字典学习，得到超完备字典DNew；最后，利用超完备字典DNew，并结合正交匹配追踪算法对滚动轴承原始信号进行稀疏特征提取，并对稀疏表示结果进行包络谱分析提取滚动轴承故障频率特征。本方法有效解决了经典K‑SVD算法对滚动轴承故障冲击特征的学习精度较低等问题，对于实现滚动轴承微弱故障诊断具有重要的意义。