基于双树复小波和AR谱的滚动轴承故障诊断

摘要

针对滚动轴承信号的非平稳特性、小波变换频率混叠及信息丢失等问题,提出一种结合频率分离与功率谱的滚动轴承故障诊断方法.首先,双树复小波变换(DTCWT)对振动信号进行分解,依据幅频特性对子频段个数进行优化,实现信号频率的精准分离;其次,利用自回归(AR)功率谱得到不同子频段功率,将总功率作为特征输入遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)进行故障诊断.通过实验,复合轴承故障的总体识别率达到96％,其中3种外圈故障识别率达到100％,其结果表明所提方法能够准确提取故障特征并准确识别复合轴承故障.