基于LCD和多重分形去趋势波动分析的故障诊断方法

作者：杨乐

来源：机械强度, 2018, 40(03): 559-564.

DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2018.03.009

• 局部特征尺度分解
• 多重分形去趋势波动分析
• 特征提取
• 滚动轴承
• 故障诊断

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障诊断方法。该方法首先利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)。其次,对包含主要信息的前几个ISC分量进行MF-DFA分析,并选取每个ISC分量的Hurst指数作为故障特征。然后,采用线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行降维以获得对故障敏感的低维特征。最后,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行分类识别。滚动轴承的故障诊断实验表明,所提方法能够有效地识别滚动轴承的典型故障,具有一定的优势。

• 单位
  重庆工业职业技术学院; 自动化学院