一种旋转机械故障趋势预测的特征提取方法

摘要

本发明涉及一种旋转机械故障趋势预测的特征提取方法，其步骤为：(1)利用远程在线监测诊断中心进行工业现场数据采集，通过布置在旋转机械设备上的多个传感器采集多个通道的振动信号x_j(t)；(2)根据FastICA算法对振动信号x_j(t)进行盲源分离，得到原始独立振动源s_j(t)的近似信号源y_j(t)；(3)对近似信号源y_j(t)的向量信号Y进行时频域基于小波包的特征频带分解，提取故障敏感特征频带。本发明由于采用独立成分分析(ICA)处理可以识别出混叠成采集信号的原始的独立信号源，对独立信号源进行基于小波包的特征频带获取，可以判断某个源信号是否在向故障的方向发展，达到提前预防故障的目的。本发明可以广泛在旋转机械故障趋势预测中应用。