基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断

摘要

将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。