一种基于最大局部边界准则的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于最大局部边界准则的轴承故障诊断方法。具体包含采用双树复小波包变换DTCWPT对轴承振动信号分析，构建原始特征集，其次，提出故障敏感特征选取方法FSKNN，选取敏感特征集，然后，提出一种特征降维方法MLMC，通过矩阵映射变换获得高维敏感特征集的低维表达，输出低维特征集。最后构建轴承故障诊断模型OFS‑FSKNN‑MLMC‑SVM。本发明实施结果表明，故障敏感特征选取方法FSKNN方法能够有效选取敏感特征，MLMC方法一方面可以保留原敏感特征向量的局部流行结构和类别信息，另一方面可以实现特征降维，达到去除信息干扰和冗余的目的。基于故障试验台的实验结果表明，所提出的诊断模型能够明显提高不同工况下滚动轴承故障诊断的准确率。