全矢ITD和KPCA结合的滚动轴承故障诊断

来源期刊：机械设计与制造2019年第4期

论文作者：高亚娟 陈磊 林辉翼 韩捷

文章页码：154 - 157

关键词：核主元分析;ITD;全矢谱;故障诊断;滚动轴承;信息融合;

摘    要：针对在滚动轴承故障检测和诊断中获取的单通道信息不全面、不准确等问题,提出了全矢本征时间尺度分解(ITD)和核主元分析(KPCA)相结合的方法以进行故障检测与诊断。首先采用全矢ITD对正常运行状态下的同源双通道原始样本数据进行信息融合,得到全矢融合后的主振矢数据,并建立KPCA模型,克服了单通道振动信号信息不完整的缺点。然后运用KPCA模型对待测样本数据进行在线监控,当该模型的T2和SPE统计量超过已设定的控制限时,采用全矢Hilbert包络分析提取故障数据的特征频率以进行故障诊断。实验结果表明,该方法既能较好地检测出滚动轴承的运行状态,又能准确有效地诊断故障类型。