基于自适应MRVM的滚动轴承故障概率性智能诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应MRVM的滚动轴承概率性智能故障诊断方法，包括以下步骤：利用加速度传感器测得滚动轴承原始故障数据，对振动信号分段并提取小波包能量特征，并利用主成分分析降维同时进行归一化处理，通过处理划分训练样本集和测试样本集，利用一种算法自适应选择核参数，利用训练样本集对多分类相关向量机进行训练和测试，将测试结果与实际故障类型比较，得到诊断模型的有效性。本发明方法克服了传统智能故障诊断方法无法输出故障发生概率值的缺陷，提高了滚动轴承故障诊断的准确率，且提供了更多滚动轴承故障类型判别的信息，通过本发明提供的故障类型发生概率值可以对滚动轴承状态进行进一步评估，具有较好的工程价值和应用前景。