基于HHT和PCA的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別方法研究

基于HHT和PCA的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別方法研究基于HHT和PCA的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別方法研究摘要：滾動(dòng)軸承是工業(yè)中常見(jiàn)的關(guān)鍵設(shè)備，其故障狀態(tài)的識(shí)別對(duì)于設(shè)備的運(yùn)行安全和可靠性具有重要意義。本論文基于Hilbert-Huang變換（HHT）和主成分分析（PCA），提出了一種滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別的方法。該方法利用HHT將原始振動(dòng)信號(hào)分解為一組固有模態(tài)函數(shù)（IMF），然后利用PCA對(duì)提取出的IMF進(jìn)行降維處理，最后采用支持向量機(jī)（SVM）分類器對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法具有較好的識(shí)別性能和魯棒性。關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承，故障狀態(tài)識(shí)別，Hilbert-Huang變換，主成分分析，支持向量機(jī)1.引言滾動(dòng)軸承作為機(jī)械運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)中的核心部件，其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能和可靠性具有重要影響。因此，準(zhǔn)確地進(jìn)行滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)識(shí)別對(duì)于設(shè)備的安全運(yùn)行和維護(hù)具有重要意義。傳統(tǒng)上，故障狀態(tài)識(shí)別主要依靠專業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，但這種方式具有主觀性強(qiáng)、依賴性高的缺點(diǎn)。因此，引入現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)和模式識(shí)別方法成為研究的焦點(diǎn)。2.研究方法2.1Hilbert-Huang變換Hilbert-Huang變換（HHT）是一種用于非線性和非平穩(wěn)信號(hào)分析的方法，其主要特點(diǎn)是能夠?qū)⑿盘?hào)分解成一組固有模態(tài)函數(shù)（IMF）和一條殘差項(xiàng)。IMF是一種能夠適應(yīng)信號(hào)局部特征的振動(dòng)函數(shù)，它可以通過(guò)自適應(yīng)濾波和包絡(luò)分解得到。在本文中，我們利用HHT將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)IMF分量。2.2主成分分析主成分分析（PCA）是一種常用的降維技術(shù)，其通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間中。在本文中，我們利用PCA對(duì)提取出的IMF進(jìn)行降維處理，以減少數(shù)據(jù)的維度，并保留對(duì)故障狀態(tài)識(shí)別具有最大差異性的特征。2.3支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的分類器，能夠處理高維數(shù)據(jù)和非線性問(wèn)題。在本文中，我們采用SVM作為故障狀態(tài)識(shí)別的分類器，利用降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析為驗(yàn)證所提出方法的性能，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。首先，我們收集了滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，并將其分為正常、內(nèi)環(huán)故障和外環(huán)故障三種狀態(tài)。然后，我們利用HHT將原始振動(dòng)信號(hào)分解為IMF分量，再利用PCA對(duì)IMF進(jìn)行降維處理。最后，我們利用SVM對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別上具有較好的性能和魯棒性。在實(shí)驗(yàn)中，我們采用了準(zhǔn)確率、召回率和F1值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)對(duì)比不同方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，所提出的方法在準(zhǔn)確率和召回率上均優(yōu)于傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法和模式識(shí)別方法。4.結(jié)論與展望本文基于HHT和PCA提出了一種滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其性能和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法具有較好的識(shí)別性能和魯棒性，在工業(yè)應(yīng)用中具有較大的潛力。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化所提出的方法，并結(jié)合其他信號(hào)處理和模式識(shí)別方法，提高滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。參考文獻(xiàn)：[1]LiXL,ChinK.Rollingbearingfaultdiagnosisusingadaptivelocalmeandecompositionandimprovedmulticlasstwinsupportvectormachine[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2012,28:84-98.[2]YanRT,GaoRX,ChenXG.AnovelensembleEMDmethodforrotatingmachineryfaultdiagnosis[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2014,42(1-2):314-324.[3]HuangNE,ShenSSP.Hilbert-HuangTransformandItsApplications[M].Singapore:WorldScientificP