基于提取振源方向的頻譜類型識(shí)別

顧煜炯，楊 楠，孫樹民，劉 璐，徐教輝

(1.華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，北京 102206；2.華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，北京 102206)

0 引言

汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中，振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析與識(shí)別，關(guān)系到今后診斷工作的方向?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，對(duì)頻譜類型的識(shí)別方法主要有模糊識(shí)別、規(guī)則式判別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(support vector machine SVM)等[1-5]。實(shí)際應(yīng)用中往往直接根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取頻譜中的特殊譜線，作為某些故障的特征頻率。在故障診斷研究中，也常采用頻譜中工頻、倍頻和分?jǐn)?shù)倍頻所對(duì)應(yīng)的幅值比例特征，或頻譜的某些統(tǒng)計(jì)特征(如譜的重心、各段頻譜的能量比例等)作為特征向量，然后通過SVM等分類器實(shí)現(xiàn)識(shí)別。

由于快速傅里葉變換(fast Fourier transformation，F(xiàn)FT)分析存在受動(dòng)態(tài)過程影響的問題，近年來出現(xiàn)了基于小波分析的振動(dòng)信號(hào)分析方法。雖然小波分析對(duì)動(dòng)態(tài)振動(dòng)信號(hào)的分解效果優(yōu)于FFT，但小波基不易選取，且沒有從根本上解決故障激振源信息在各頻段中混疊的問題。如文獻(xiàn)[4]對(duì)碰磨和不對(duì)中故障的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了3層小波包分解，并計(jì)算其8個(gè)頻帶上的區(qū)分度。計(jì)算結(jié)果顯示，由于振源信息在各頻帶都有影響，無法確定最有效分類頻帶。由此可見，小波分析并不能有效分離振源信息。

基于前人在頻譜識(shí)別上的研究，以及汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)頻譜類型識(shí)別的特點(diǎn)，本文提出一種基于提取振源方向的頻譜類型識(shí)別方法——獨(dú)立元空間重構(gòu)(independent component space reconstruction，ICSR)方法。通過核獨(dú)立元分析(kernel independent component analysis，KICA)方法，從高維頻譜數(shù)據(jù)中提取各類典型振動(dòng)故障狀態(tài)激勵(lì)源方向特征，并借鑒故障重構(gòu)思想，從而識(shí)別故障下振動(dòng)頻譜所屬故障類型。

1 頻譜中的方向概念

從信息角度來說，高分辨率的FFT結(jié)果，可以近似恢復(fù)原始振動(dòng)波形。因此，直接使用頻譜的整體數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別無疑是較為可信和有效的。但是，由于軸系在高速運(yùn)動(dòng)過程中，除本身不平衡和故障激振力產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)存在混疊外，還存在傳感器誤差、信號(hào)干擾等噪聲，因此振動(dòng)頻譜類型的判別一般不易直接觀察到。隨著頻譜分辨率的提高，在傳感器采樣頻率隨之升高的同時(shí)，頻譜中的譜線數(shù)量也在增多，往往高達(dá)512、1 024甚至更多?，F(xiàn)有研究中，大多采用定義綜合信息量(重心、能量比)或從頻譜中抽取部分重點(diǎn)關(guān)注的譜段，作為征兆信息來源；也有研究采用主成分分析(principal components analysis，PCA)法對(duì)頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，提取低維空間頻譜投影點(diǎn)作為SVM分類器輸入[2]。PCA法存在高斯分布、線性相關(guān)的假設(shè)條件限制。而由于準(zhǔn)周期振動(dòng)故障以及復(fù)雜的振動(dòng)傳遞關(guān)系，使振動(dòng)頻譜數(shù)據(jù)具有非高斯分布、非線性相系的特點(diǎn)。因此，PCA法并不十分適合頻譜信息的提取。

對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障頻譜特征的識(shí)別，主要分為案例總結(jié)和機(jī)理模型分析兩種。在案例總結(jié)方面，劉凱等通過對(duì)振動(dòng)頻譜的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)[6]，給出了故障頻譜能量分布與類別對(duì)照，如表1所示。表1中，f為機(jī)組工頻。如果將各頻段看作一個(gè)7維空間，以故障在各頻段的比例作為坐標(biāo)，不同故障即可表示為指向不同方向的向量。

表1 故障頻譜能量分布與類別對(duì)照表

從機(jī)理模型角度，對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障產(chǎn)生多階振動(dòng)頻率的原因進(jìn)行分析時(shí)，多采用Jeffcott轉(zhuǎn)子模型，獲得無量綱系統(tǒng)振動(dòng)方程[7]。

(1)

式中：Fx為水平方向非線性激振力；Fy為垂直方向的非線性激振力。

將不同故障激振力函數(shù)代入方程，通過泰勒級(jí)數(shù)展開，即可推導(dǎo)出碰磨、油膜渦動(dòng)、裂紋等故障下的頻譜類型。故障機(jī)理分析表明，不同故障在振動(dòng)頻譜上的方向差異，來源于非線性激振力在非線性系統(tǒng)中的泰勒級(jí)數(shù)展開。

實(shí)際現(xiàn)象和機(jī)理分析結(jié)果表明，由于非線性作用力的存在，不同故障會(huì)在頻譜中表現(xiàn)出不同的分頻諧波分量。但表1所示的各故障頻譜方向存在一定相似性，且實(shí)際中的頻譜也沒有如此準(zhǔn)確的比例以供對(duì)照。因此，如果能通過非線性映射，將頻譜數(shù)據(jù)映射到高維空間，再以盲源分析方法提取激振源信息，理論上可以獲得更加準(zhǔn)確的故障特征信息。

2 獨(dú)立元空間重構(gòu)方法

機(jī)械振動(dòng)故障頻譜類型的識(shí)別，旨在識(shí)別振動(dòng)能量在不同頻率中分布的規(guī)律，并從中發(fā)現(xiàn)故障與頻譜能量分布間的深層規(guī)律。這種故障后頻譜分布的規(guī)律，本質(zhì)是振動(dòng)激勵(lì)源成分的不同。因此，如果能通過盲源分析方法，從頻譜數(shù)據(jù)中獲得不同故障機(jī)理源成分，則可有效區(qū)分不同振動(dòng)故障的頻譜。

獨(dú)立元分析方法作為一種盲源分離技術(shù)，已成為信號(hào)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)[8]。其主要特點(diǎn)是根據(jù)數(shù)據(jù)的非高斯特性，使得獨(dú)立元之間盡可能獨(dú)立統(tǒng)計(jì)。與基于信號(hào)二階統(tǒng)計(jì)特性的PCA方法相比，獨(dú)立元分析方法不僅可去除數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，而且能使數(shù)據(jù)間滿足獨(dú)立關(guān)系，因而獲得更多的故障信息。

故障重構(gòu)的思想是：根據(jù)不同類型故障的特征，構(gòu)造去除相應(yīng)故障信息的被檢測(cè)數(shù)據(jù)，以判斷是否可將被檢測(cè)數(shù)據(jù)恢復(fù)正常，進(jìn)而識(shí)別被檢測(cè)數(shù)據(jù)的故障類型。以往的識(shí)別過程往往以距離作為識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致某些權(quán)重較大的特征對(duì)識(shí)別結(jié)果影響較大。而重構(gòu)思想將故障的方向性和幅值分開考慮。因此，其在故障識(shí)別和故障嚴(yán)重程度估計(jì)領(lǐng)域受到了人們的重視[9]。

ICSR的基本思路如下。首先，用核函數(shù)把非線性的頻譜數(shù)據(jù)映射到高維空間變?yōu)榫€性關(guān)系，再在核函數(shù)空間中，通過獨(dú)立成分分析構(gòu)建獨(dú)立子空間。接著，將不同故障類型的故障頻譜樣本，投影到該獨(dú)立子空間，獲得變異最大的子空間方向作為故障特征方向。最后，在頻譜識(shí)別階段，通過新樣本在不同故障特征方向上的重構(gòu)效果，識(shí)別故障頻譜類型。激振力方向的演變與提取如圖1 所示。

圖1 激振力方向的演變與提取示意圖

2.1 KICA獨(dú)立空間映射

KICA是在核主元分析(kernel principal components analysis，KPCA)[10]基礎(chǔ)上形成的、以最大化信息獨(dú)立性為目標(biāo)的信號(hào)提取方法。目前，KICA已在人臉識(shí)別、信號(hào)分析等多個(gè)方面得到了應(yīng)用?；贙ICA，將原始頻譜數(shù)據(jù)映射到獨(dú)立元空間(independent component space，ICS)的過程如下。

①數(shù)據(jù)映射到高維特征空間x→Φ(x)，計(jì)算核矩陣K。

②核矩陣中心化K=K-INK-KIN+INKIN。

③經(jīng)協(xié)方差分解，獲得白化矩陣ZTZ=I。

⑤計(jì)算監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量T2=sTΔ-1s,Δ=diag(λ1,λ2,…,λq)。λi為正常樣本第i個(gè)獨(dú)立元的方差，統(tǒng)計(jì)量T2的上限通過核密度估計(jì)得到。

核矩陣K是通過核函數(shù)映射得到的。其原理是通過一個(gè)非線性映射Φ(x)，將M維向量空間中的數(shù)據(jù)映射到高維特征空間F中，達(dá)到非線性數(shù)據(jù)在高維空間中的線性可分的目的。使用核函數(shù)方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是在高維特征空間中進(jìn)行線性學(xué)習(xí)時(shí)，不需要知道非線性變換Φ(x)的具體形式。只要滿足Mercer條件的核函數(shù)替代線性算法中的內(nèi)積，即K(x,xj)=Φ(xi)TΦ(xj)，就能得到原輸入空間中對(duì)應(yīng)的非線性算法[11]。滿足條件的核函數(shù)有多種，本文選用常用的高斯核函數(shù)：

(2)

式中：c為常數(shù)，根據(jù)具體樣本數(shù)據(jù)的多組交叉試驗(yàn)，對(duì)c進(jìn)行賦值。

2.2 獨(dú)立元空間故障特征方向提取

Qin等[12]首次在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷領(lǐng)域提出了基于重構(gòu)的故障診斷方法，定義了故障特征方向的概念。對(duì)于頻譜類型識(shí)別來說，基于重構(gòu)的頻譜類型判別，將激振力幅值與方向分離，可以達(dá)到更好的識(shí)別效果。

基于重構(gòu)的故障診斷思路，簡(jiǎn)單來說就是在監(jiān)測(cè)空間中的不同故障特征方向上，消除監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的故障部分，并以監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量的變化判斷重構(gòu)效果。如果統(tǒng)計(jì)量恢復(fù)正常，則說明特征方向選擇正確，進(jìn)而確定故障類型。假設(shè)故障方向?yàn)镈，根據(jù)故障數(shù)據(jù)X∈R1×M中的正常部分x*∈R1×M，就可以通過將故障數(shù)據(jù)x沿故障方向重構(gòu)，得到正常部分x*：

x*=x-fD

式中：D為一個(gè)正交矩陣，維數(shù)為lf×M，此正交矩陣表示故障所影響的空間方向；lf為故障影響空間的維數(shù)；f為在此故障方向上重構(gòu)的幅度，即故障的幅度，一般隨故障嚴(yán)重程度的不同而不同。

以PCA應(yīng)用故障重構(gòu)方法為例，假設(shè)主元投影矩陣為P∈RM×d，d為主元維數(shù)。通過得到正常部分x*的最佳估計(jì)(主元空間監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量T2最小為標(biāo)準(zhǔn))，求不同故障方向上的故障幅度f：

(3)

令:

(4)

(5)

式中：D=DPPT為故障方向在主元空間中的投影。

故障重構(gòu)過程可以理解為對(duì)故障數(shù)據(jù)按照不同故障方向進(jìn)行分類的過程。如果新故障數(shù)據(jù)和已知故障方向匹配，則經(jīng)故障重構(gòu)后，故障檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量可回到正常閾值以下。

關(guān)于故障特征方向的定義，大致分為兩種方式。一種是單一傳感器或多個(gè)傳感器故障，故障方向表現(xiàn)為相應(yīng)傳感器變量為1、其他變量為0的向量。例如傳感器數(shù)量為5個(gè)，故障發(fā)生在第3個(gè)傳感器上，則故障方向D=[0,0,1,0,0]。另一種是根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練，得到故障樣本的特征方向[12]。由于故障頻譜維度達(dá)上百個(gè)，且其各譜線間存在著非線性耦合關(guān)系，不易直接求取故障特征方向。因此，本文選用后一種特征方向定義，采用試驗(yàn)故障數(shù)據(jù)，訓(xùn)練獲得各類故障頻譜特征方向。首先，通過故障與正常樣本頻譜訓(xùn)練，獲得故障相關(guān)獨(dú)立元方向；然后，在ICS中應(yīng)用重構(gòu)方法，識(shí)別故障頻譜類型。

假設(shè)正常頻譜的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為X∈RN×M，N為訓(xùn)練樣本數(shù)，M為頻率維數(shù)。故障的頻譜樣本為Xf∈RN×M。首先，采用正常頻譜樣本訓(xùn)練解混矩陣W，并得到正常數(shù)據(jù)的獨(dú)立元Sn：

(6)

故障頻譜樣本Xf通過解混矩陣W，投影到相應(yīng)的ICS中：

(7)

故障頻譜映射到ICS后，已最大程度地消除了振源信息的關(guān)聯(lián)性。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，在ICS中表現(xiàn)為某方向的獨(dú)立元變異。這種變異表現(xiàn)在幅值和方向兩個(gè)方面。

首先，量化故障在ICS中的幅值變化。對(duì)故障樣本獨(dú)立元協(xié)方差矩陣進(jìn)行奇異值分解(singular value decomposition,SVD)分解，得到：

(8)

式中：Rf∈RN×q和Lf∈Rq×q為故障樣本在正常ICS中的得分矩陣和方向矩陣。

然后，在ICS中將故障獨(dú)立元投影到正常獨(dú)立元坐標(biāo)空間，定義故障相關(guān)矩陣：

對(duì)該故障相關(guān)矩陣進(jìn)行SVD分解，得到故障相關(guān)負(fù)載方向Lr∈Rq×q。故障樣本獨(dú)立元在Lr上的投影，反映了故障與正常獨(dú)立元在ICS各方向的相對(duì)變異大小：

Rr=SfLr

(9)

根據(jù)ICS中相對(duì)方差變化衡量故障對(duì)各獨(dú)立元方向的影響程度，定義故障樣本得分矩陣Rf和故障相關(guān)得分矩陣Rr的相對(duì)變化率：

(10)

故障影響率TRi反映了故障對(duì)第i個(gè)獨(dú)立元的相對(duì)變異程度。如果TRi大于1，則說明故障在該方向上的相對(duì)變異較大。TRi(i=1,2,…,q)中大于1的相應(yīng)獨(dú)立元方向，則可以得到故障相關(guān)獨(dú)立元方向，即故障重構(gòu)方向D:

D={TRi>1|Lf}i=1,2,...,q

(11)

故障頻譜樣本特征方向的提取步驟如下。

①已知故障頻譜樣本，用正常數(shù)據(jù)的均值和方差中心化和標(biāo)準(zhǔn)化。

②將故障數(shù)據(jù)Xf∈RN×M映射到高維空間，得到故障數(shù)據(jù)核矩陣Kf∈RN×N。其中，kf,ij=k(xf,i,xj),xj為正常數(shù)據(jù)。

⑧計(jì)算故障相關(guān)比例TRi，并與α進(jìn)行比較，得到相應(yīng)故障相關(guān)獨(dú)立元方向D={TRi>1|Lf}。

2.3 在線重構(gòu)識(shí)別

頻譜類型識(shí)別模型的訓(xùn)練與在線辨識(shí)流程如圖2所示。

圖2 頻譜類型識(shí)別模型的訓(xùn)練與在線辨識(shí)流程圖

根據(jù)KICA故障監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量T2定義，故障實(shí)時(shí)頻譜監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量為：

(12)

T2統(tǒng)計(jì)量的控制限，由正常樣本數(shù)據(jù)的核密度估計(jì)獲得。

由2.2節(jié)對(duì)故障幅值的計(jì)算公式，在故障方向Di上的故障重構(gòu)幅值為：

(13)

沿故障方向Di重構(gòu)后的獨(dú)立元為：

(14)

3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

將本文方法應(yīng)用于自主研發(fā)的汽輪機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)(VTDAS11)中。為了適應(yīng)轉(zhuǎn)子由盤車到穩(wěn)定轉(zhuǎn)速(3 000 r/min)期間隨轉(zhuǎn)速變化的整周期采樣，采用同步整周期采樣方式對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。選用DAQ2205 A/D板作為數(shù)據(jù)采集板。該板為一款基于32位外設(shè)部件互連標(biāo)準(zhǔn)總線(peripheral conponeut interconnection,PCI)總線的高性能、功能強(qiáng)大的采集板。

該板最大的特點(diǎn)是具有成組觸發(fā)采樣功能，能很好地實(shí)現(xiàn)振動(dòng)的同步整周期方式采樣。將鍵相脈沖信號(hào)引入DAQ2205 A/D板下方的SCSIV68接口的外部觸發(fā)端子，當(dāng)鍵相脈沖信號(hào)到來時(shí)，通過軟件計(jì)數(shù)，能計(jì)算出當(dāng)前轉(zhuǎn)速。通過倍頻器產(chǎn)生N倍頻(系統(tǒng)采用32倍)脈沖觸發(fā)A/D轉(zhuǎn)換。此時(shí)，A/D不是轉(zhuǎn)換一次，而是按設(shè)定轉(zhuǎn)換頻率將所設(shè)定的所有采集通道自動(dòng)輪詢一遍，并等待下一個(gè)外部觸發(fā)脈沖的到來。采樣長度為1 024，即第一個(gè)鍵相信號(hào)觸發(fā)后生成N倍頻采樣頻率，采集振動(dòng)信號(hào)1 024個(gè)點(diǎn)后，生成第一批采樣信號(hào)，并等待下一鍵相信號(hào)。因此，每次振動(dòng)采集經(jīng)FFT分析后，可得到具有512條譜線的頻譜。

3.1 試驗(yàn)臺(tái)測(cè)試

采用BENTLY-RK4轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)，測(cè)試轉(zhuǎn)子不平衡、碰摩、油膜渦動(dòng)以及正常狀態(tài)下的振動(dòng)頻譜。通過VTDAS11，采集振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)并形成故障頻譜樣本。正常和故障狀態(tài)下的轉(zhuǎn)子頻譜如圖3所示。

圖3 正常和故障狀態(tài)下的轉(zhuǎn)子頻譜

由圖3可以看出，故障期間，振動(dòng)頻譜在不同譜線上的能量分布具有較明顯的特征，即具有一定的方向性。但是具體頻率上幅值的比例卻與文獻(xiàn)[6]中所提比例不完全相符。

采用本文方法對(duì)3種故障試驗(yàn)頻譜的T2統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并根據(jù)3種故障樣本的特征方向，對(duì)故障期間的頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)識(shí)別。頻譜監(jiān)測(cè)與重構(gòu)識(shí)別結(jié)果如圖4所示。

基于文獻(xiàn)[6]的頻帶劃分和比例計(jì)算規(guī)則，形成各故障頻譜的特征向量，采用歐式距離的倒數(shù)對(duì)各類頻譜特征向量間的相似性進(jìn)行計(jì)算(數(shù)值越大表示兩頻譜越相似)。

圖4 頻譜監(jiān)測(cè)與重構(gòu)識(shí)別結(jié)果

對(duì)3種故障數(shù)據(jù)與樣本頻譜進(jìn)行交叉試驗(yàn)，基于歐式距離的頻譜識(shí)別結(jié)果如表2所示。

表2 基于歐式距離的頻譜識(shí)別結(jié)果

由表2可知，除不平衡故障相似度判斷正確外，其他兩種故障都得到了錯(cuò)誤的相似度結(jié)果，可見歐氏距離對(duì)頻譜的整體識(shí)別效果并不理想。

對(duì)兩種方法的確診率和誤診率進(jìn)行計(jì)算，得到頻譜獨(dú)立元特征方向的識(shí)別結(jié)果如表3所示。

由圖4和表3可知，ICSR法不僅可以準(zhǔn)確地判斷頻譜異常的發(fā)生，并且可以獲得高確診率和低誤診率的識(shí)別結(jié)果，優(yōu)于直接采用歐式距離的相似度識(shí)別方法。

表3 頻譜獨(dú)立元特征方向識(shí)別結(jié)果

3.2 案例測(cè)試

某新建2×350 MW純凝機(jī)組，采用超臨界間接空冷凝汽式汽輪發(fā)電機(jī)組，鍋爐為超臨界循環(huán)流化床直流爐。該機(jī)組調(diào)試期間冷態(tài)啟機(jī)，當(dāng)過高壓轉(zhuǎn)子臨界轉(zhuǎn)速為1 552 r/min時(shí)，汽輪機(jī)診斷管理(turbine diagnosis manegement,TDM)系統(tǒng)檢測(cè)到1#軸承的Y方向振動(dòng)達(dá)到94 μm，超過報(bào)警值。在2 800 r/min時(shí)定速約40 min，期間1Y振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速明顯增大。

此次故障發(fā)生有以下兩條征兆：①在2 800 r/min定轉(zhuǎn)速期間，1Y軸振呈增大趨勢(shì)；②升轉(zhuǎn)速到臨界轉(zhuǎn)速期間，1X幅值增長過快，并伴有倍頻成分增加。

從頻譜上看，基頻和倍頻有隨轉(zhuǎn)速升高而異常增大的現(xiàn)象。但振動(dòng)異常初期，頻譜中基頻成分明顯，倍頻存在變化但不明顯，無法判斷振動(dòng)的起因是轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡，還是動(dòng)靜間隙變化導(dǎo)致的碰磨故障。

應(yīng)用本文提出的方法，對(duì)啟機(jī)時(shí)1#軸承的Y方向振動(dòng)頻譜進(jìn)行分析，對(duì)早期異常頻譜數(shù)據(jù)采用碰磨和不平衡兩種故障模型進(jìn)行重構(gòu)識(shí)別。1Y軸振報(bào)警期間頻譜識(shí)別結(jié)果如圖5所示。

圖5 1Y軸振報(bào)警期間頻譜識(shí)別結(jié)果

重構(gòu)識(shí)別結(jié)果顯示，早期異常階段碰磨故障和不平衡故障的重構(gòu)率分別為100%和12%。因此，判斷此次振動(dòng)報(bào)警的起因是發(fā)生了碰磨故障。診斷建議停機(jī)后調(diào)整動(dòng)靜結(jié)構(gòu)間隙，以消除碰磨故障措施。經(jīng)后期調(diào)研，該機(jī)組后期采取調(diào)整軸封間隙的措施，使機(jī)組振動(dòng)恢復(fù)正常。

4 結(jié)束語

本文基于汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障發(fā)生時(shí)，激振力在非線性系統(tǒng)中傳播的原理，提出一種基于提取振源方向的頻譜識(shí)別方法。采用KICA方法，將頻譜數(shù)據(jù)映射到獨(dú)立元空間中，獲得低維、獨(dú)立的激勵(lì)源。在獨(dú)立元空間中，提取故障特征方向。借鑒故障重構(gòu)的思想，識(shí)別頻譜類型。試驗(yàn)對(duì)比和真實(shí)案例測(cè)試結(jié)果表明，本文提出的頻譜識(shí)別方法，相比直接應(yīng)用頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性分類，有更高的準(zhǔn)確率和更低的誤診率。