基于联合LLE和SSR的滚动轴承故障诊断方法

作者：张康智

来源：航空动力学报, 2023, 1-10.

DOI：10.13224/j.cnki.jasp.20230263

• 滚动轴承
• 振动信号
• 局部线性嵌入
• 联合局部线性嵌入和稀疏自表示
• 故障诊断

针对滚动轴承振动信号具有较强的非线性，且包含较多冗余和无关特征，导致提取本质特征和故障识别困难，提出一种基于联合局部线性嵌入和稀疏自表示（joint locally linear embedding and sparse self-representation， JLLESSR）与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法构造了一个统一的特征提取框架，依靠局部线性嵌入（locally linear embedding， LLE）挖掘高维数据的局部几何结构，同时通过稀疏自表示 (self-representation) 在低维空间挖掘高维数据的全局几何结构，得到表征滚动轴承运行状态的嵌入特征。然后，将得到的特征输入至交叉优化支持向量机（cross-validation support vector machine， CV-SVM）中进行故障识别。最后，在常见滚动轴承故障数据集上对所提出的方法进行测试，实验结果表明提出的方法能有效识别出滚动轴承不同类型的故障，并且故障诊断精度可达98.5%。

• 单位
  西安航空学院