基于ALIF和ISOMAP的机械设备故障识别方法研究

摘要：

滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用.滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别.提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法.利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别.研究结果表明:所提方法在滚动轴承故障识别上具有良好的效果.

关键词：滚动轴承、自适应局部迭代滤波、等距特征映射、降维、故障识别

所属期刊栏目：51

分类号：TH13

资助基金：国家自然科学基金U1709210

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：196-201