一种旋转机械设备状态监测与故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于系统聚类分析与费希尔判别分析的旋转机械设备故障诊断方法，该方法首先对所获取的正常和各类故障状态下的监测数据进行经验模态分解以提取能量特征向量；然后基于系统聚类分析验证样本间的可分性，消除样本数据分散性的影响；在此基础上，提取判别分析函数并构建判别总体，并根据旋转机械设备的实时状态监测数据进行故障诊断。本发明解决了旋转机械设备在线故障诊断的热点问题，实现了旋转机械设备的智能故障诊断；本发明方法不需要大量样本的故障状态数据和全寿命状态监测数据，即可建立状态监测和故障诊断模型，降低了对数据的依赖性，提高了可操作性，具有非常高的工程应用性。