一种滚动轴承声信号早期故障敏感特征筛选方法和系统

摘要

本发明提供一种滚动轴承声信号早期故障敏感特征筛选方法和系统，包括过程：采集轴承在不同故障类型下声学信号的时域波形，构建轴承样本信号数据集；根据VMD算法，对数据集内各轴承样本信号分别分解，得到对应的IMF分量，并根据IMF分量计算混合域特征指标，构建声学信号的特征指标数据集；对特征指标数据集进行降维，获得降维后特征指标数据集；对降维后特征指标数据集中的数据计算混合域特征指标对应的敏感性评估因子；将根据敏感性评估因子筛选得到的敏感指标输入分类器进行识别，判断轴承的故障类型。本发明能够有效剔除滚动轴承复杂故障混合域特征集中的信息冗余和不相关故障信息之间的干扰，提高故障诊断效率和诊断精度。