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摘要
针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率并精准分类,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换并利用布谷鸟算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法。采用Hanning窗对得到的频域信号进行加窗处理并求得样本特征的均方根特征值;经过布谷鸟算法优化后的支持向量机(CS-SVM)对样本数据进行故障诊断分类。通过凯斯西储大学的轴承故障振动信号数据进行的实验,验证了该混合智能诊断方法的有效性和优势,结果表明:所提出的方法可以对轴承故障准确进行分类。
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