基于頻譜包絡(luò)分割EWT的軸承故障特征提取方法*

龍雄輝,胡 蓉,蘇 丹

(1.廣州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 廣州 510430;2.福建工程學(xué)院 福建省大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350108)

0 引 言

滾動(dòng)軸承是在機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用最為廣泛的零部件之一[1]。軸承在工作過程中需要傳遞和承受載荷,且工作時(shí)需承受高溫、潮濕、灰塵等惡劣環(huán)境,因此,滾動(dòng)軸承極易出現(xiàn)故障問題,進(jìn)而導(dǎo)致大型滾動(dòng)設(shè)備發(fā)生故障,產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)損失甚至引發(fā)安全事故[2]。因此,研究滾動(dòng)軸承故障特征提取和診斷方法具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和安全意義。

從信號(hào)源的角度進(jìn)行區(qū)分,故障診斷方法可以分為:油液光譜分析法、溫度檢測法、聲發(fā)射監(jiān)測法、振動(dòng)信號(hào)分析法[3]。

其中,油液光譜檢測法是一種離線檢測方法,無法用于實(shí)時(shí)檢測,且操作較為復(fù)雜,當(dāng)前在軸承故障診斷中應(yīng)用極少。

溫度檢測法通過溫度變化檢測軸承故障[4],但存在2個(gè)缺陷:(1)難以檢測到早期故障;(2)無法確定故障位置。

聲發(fā)射監(jiān)測法[5]和振動(dòng)分析法都具有在線檢測、對早期故障敏感的優(yōu)點(diǎn)。但是聲發(fā)射監(jiān)測法具有成本高的劣勢,因此,振動(dòng)分析法是目前應(yīng)用最為廣泛的軸承故障診斷方法[6]。

隨著機(jī)械行業(yè)對故障診斷準(zhǔn)確率及故障定位精確度的要求越來越高,如何從故障和噪聲的混合信號(hào)中提取出高敏感的特征信號(hào),成為軸承故障診斷和定位的關(guān)鍵。

基于核主成分分析方法,莊燕[7]從時(shí)域、頻域、時(shí)頻域中提取了軸承故障的全視角特征,并使用專家森林算法,對軸承進(jìn)行了模式識(shí)別;雖然上述方法的采用有效地提高了軸承診斷的準(zhǔn)確率,但是全視角特征對故障的代表性存在分析不足的問題。金江濤等人[8]基于深度學(xué)習(xí)方法,提取了故障信號(hào)的混沌特征,并使用灰狼算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)對特征進(jìn)行了故障分類;雖然該方法在收斂速度和準(zhǔn)確率方面均具有一定優(yōu)勢,但是其深度學(xué)習(xí)提取特征的可解釋性較差。ANDREAS K等人[9]針對滾動(dòng)軸承早期故障檢測問題,提出了一種新的基于增白互相關(guān)譜的故障檢測方法;雖然該方法對于軸承早期故障具有較高的診斷精度,但是該方法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下的診斷效果略差。

在軸承故障診斷過程中,特征提取是最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的工作。從軸承的初始故障振動(dòng)信號(hào)中提取出高敏感特征,可以有效地降低計(jì)算量,并提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。

經(jīng)驗(yàn)小波變換(empirical wavelet transform, EWT)結(jié)合了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)、頻譜自適應(yīng)分割和小波變換(wavelet transform,WT)緊支撐框架的優(yōu)點(diǎn),在軸承振動(dòng)信號(hào)分析和特征提取中得到了廣泛應(yīng)用。但是EWT算法存在以下問題:(1)模態(tài)分量的數(shù)量需要根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)確定;(2)在強(qiáng)噪聲環(huán)境下,頻譜中可能出現(xiàn)假極值點(diǎn),或者在一小頻段內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)極值點(diǎn),使EWT算法對該小段頻帶進(jìn)行多次分割,從而出現(xiàn)相似模態(tài)分量或冗余模態(tài)分量,導(dǎo)致EWT算法無法有效提取故障特征的沖擊分量。

為解決EWT算法存在的上述問題,并從軸承強(qiáng)干擾振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征,筆者提出一種基于頻譜包絡(luò)分割EWT算法的軸承故障特征提取方法。

首先,筆者使用頻譜包絡(luò)EWT算法對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到多個(gè)模態(tài)分量;而后,依據(jù)裕度因子選擇敏感模態(tài)分量,提取出敏感模態(tài)的排列熵,并將其作為特征向量;最后,通過實(shí)驗(yàn)的方法來驗(yàn)證頻譜包絡(luò)EWT特征提取方法的優(yōu)越性。

1 頻譜包絡(luò)分割EWT算法

筆者首先介紹EWT算法的原理,分析EWT算法在強(qiáng)干擾環(huán)境下存在的模態(tài)近似或冗余問題;然后針對此問題,提出頻譜包絡(luò)分割EWT算法。

1.1 EWT算法原理

EWT算法結(jié)合了EMD頻譜自適應(yīng)分割和WT緊支撐框架的優(yōu)點(diǎn),不僅解決了EMD方法的過包絡(luò)、模態(tài)混疊等問題,而且解決了WT無法自適應(yīng)頻率分割的問題,因此,在故障診斷的應(yīng)用中漸受歡迎。筆者首先介紹頻帶的劃分方法,而后介紹經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的實(shí)現(xiàn)方法。

1.1.1 頻帶劃分方法

對于任意給定的連續(xù)信號(hào)f(t),其傅里葉變換記為F(w)。對F(w)進(jìn)行歸一化處理,使其頻譜變化區(qū)間為[0,2π]。根據(jù)香濃采樣準(zhǔn)則,僅需討論采樣信號(hào)在[0,π]上的信號(hào)特征[10]。

假設(shè)采樣信號(hào)由N個(gè)單分量構(gòu)成,即頻譜支撐區(qū)間[0,π]被分為了N段,在區(qū)間[0,π]上需要N+1個(gè)分割點(diǎn),記為ωi,i=1,2,…N+1。其中,ω1=0、ωN+1=π,其余N-1個(gè)分割點(diǎn)由頻譜的局部極大值確定。

假設(shè)頻譜中有M個(gè)極大值,將這些局部極大值從大到小排列,則存在以下2種情況:

(1)若M≥N,說明頻譜中具有足夠多的極大值點(diǎn),此時(shí)保留前N個(gè)極大值點(diǎn);

(2)若M

根據(jù)上述2種情況,可以得到N個(gè)極大值點(diǎn),記為Ωn,n∈[1,N]。N-1個(gè)頻譜分割點(diǎn)為:

(1)

寬度Tn為:

Tn=2τn

τn=γωn

(2)

按照上述頻段分割和構(gòu)造方法,當(dāng)支撐區(qū)間[0,π]的分割點(diǎn)為ωn=(0,0.598,1.024,2.370,2.768)時(shí),頻帶劃分結(jié)果如圖1所示。

圖1 頻帶劃分方法

1.1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

從本質(zhì)上講,經(jīng)驗(yàn)小波變換是定義在頻帶Λn上的帶通濾波器組。在頻帶Λn上,參考Littlewood-Paley和Meyer小波的構(gòu)造思想構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)小波,使用的經(jīng)驗(yàn)小波ψn和經(jīng)驗(yàn)尺度函數(shù)φn為[11]:

(3)

式中:ω—信號(hào)角頻率;β()—具有特殊要求的函數(shù),常用形式為β(x)=x4(-20x3+70x2-84x+35)。

(4)

式中:〈 〉—卷積運(yùn)算;F-1()—傅里葉反變換。

基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的信號(hào)重構(gòu)方法為:

(5)

式中:f0(t),fk(t)—模態(tài)分量,即各頻段分量。

1.2 EWT算法分析與改進(jìn)

在經(jīng)典EWT算法中,頻帶分割點(diǎn)是依據(jù)頻譜極大值點(diǎn)計(jì)算得到的。但是EWT算法存在以下問題:

(1)模態(tài)分量的數(shù)量需要根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)確定;

(2)在強(qiáng)噪聲環(huán)境下,頻譜中可能出現(xiàn)假極值點(diǎn),或者頻譜在一小頻段內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)極值點(diǎn),會(huì)使EWT算法對該小段頻帶進(jìn)行多次分割,從而出現(xiàn)相似模態(tài)分量或冗余模態(tài)分量,最終導(dǎo)致EWT算法無法有效提取故障特征的沖擊分量。

為了解決強(qiáng)干擾背景下EWT算法的頻率分割問題,筆者提出了頻譜包絡(luò)分割方法。其核心思想是使用頻譜包絡(luò)線的方法減小強(qiáng)干擾信號(hào)對頻譜極值的影響,并依據(jù)頻譜包絡(luò)線極值點(diǎn)進(jìn)行頻帶分割。

B樣條曲線具有極好的局部支撐性,因此,筆者選用三次B樣條插值法[12]生成頻譜包絡(luò)線。

三次B樣條插值曲線多項(xiàng)式為:

(6)

式中:u—自變量;di—控制頂點(diǎn),其通過型值點(diǎn)(即最大值點(diǎn))確定。

綜合上述分析,基于頻譜包絡(luò)分割的EWT算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

(1)對振動(dòng)信號(hào)f(t)進(jìn)行傅里葉變換,得到F(w);

(2)確定傅里葉變換信號(hào)F(w)的局部極大值點(diǎn);

(3)根據(jù)局部極大值點(diǎn),使用三次B樣條曲線對傅里葉譜進(jìn)行包絡(luò),得到其包絡(luò)線;

(4)確定包絡(luò)線的局部極大值點(diǎn)M,根據(jù)極大值點(diǎn)數(shù)量確定N值,即N=M;

(5)根據(jù)式(1)確定頻帶分割點(diǎn),并對頻譜進(jìn)行分割,得到Λn;

(6)在各頻帶Λn上,按照式(3～5),得到經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分量。

2 敏感模態(tài)選擇與特征提取

2.1 敏感模態(tài)選擇

由EWT算法得到的各模態(tài)分量中,不同分量包含的故障信息是不同的,筆者使用無量綱參數(shù)作為敏感模態(tài)選擇的指標(biāo)參數(shù)。常用的無量綱參數(shù)包括脈沖因子、峰值因子、裕度因子、峭度因子等。

上述4個(gè)參數(shù)都可以檢測機(jī)械設(shè)備的故障程度和磨損程度,但是脈沖因子、峰值因子、峭度因子對早期故障敏感度較高;隨著故障的發(fā)展,上述參數(shù)數(shù)值反而下降,意味著這3個(gè)參數(shù)的穩(wěn)定性較差。

因此,從理論分析角度講,需將裕度因子作為選擇敏感模態(tài)的指標(biāo)。

裕度因子定義為信號(hào)的峰值與方根幅值的比值,即:

(7)

式中:Ce—信號(hào)的裕度因子;Xp—信號(hào)X的峰值;Xr—信號(hào)的方根幅值。

在實(shí)驗(yàn)分析階段,筆者會(huì)對上述無量綱參數(shù)進(jìn)行比較,最終確定敏感模態(tài)選擇的指標(biāo)參數(shù)。

2.2 特征向量提取

軸承不同位置故障對應(yīng)的特征頻率[13]不同。信號(hào)的特征頻率越大意味著其周期性越強(qiáng),則信號(hào)的規(guī)律性就越強(qiáng)。同樣地,信號(hào)的特征頻率越小意味著其周期性越弱,則信號(hào)的規(guī)律性就越弱。

排列熵是一種檢測時(shí)間序列規(guī)律性和隨機(jī)性的方法,它通過計(jì)算時(shí)間序列信號(hào)排列的無序程度,對信號(hào)的規(guī)律性進(jìn)行評價(jià)[14]。因此,筆者基于排列熵理論提取信號(hào)的故障特征。

時(shí)間序列X的排列熵計(jì)算過程如下:

將時(shí)間序列記為X={x(i)},i∈[1,L],將時(shí)間序列X進(jìn)行相空間重構(gòu),得到重構(gòu)矩陣為:

(8)

式中:τ—延遲時(shí)間;m—重構(gòu)序列維度;K—重構(gòu)序列數(shù)量。

筆者將重構(gòu)矩陣的每一行時(shí)間序列按照從小到大的順序進(jìn)行排列,按照其列號(hào)得到重新排序后的序列索引。將第l行的序列索引記為s(l),l∈[1,K],將s(l),l∈[1,K]中第j種序列索引出現(xiàn)的數(shù)量和概率分別記為Nl和Pl,則Pl為:

(9)

時(shí)間序列X的排列熵HX(m)和歸一化排列熵PEX(m)分別為:

(10)

2.3 基于敏感模態(tài)排列熵的特征提取步驟

按照上述改進(jìn)EWT算法、敏感模態(tài)選擇方法和排列熵的計(jì)算方法,得到了故障特征的提取步驟,具體如下:

(1)對采樣數(shù)據(jù)f(t)進(jìn)行傅里葉變換,得到F(w);

(2)對F(w)進(jìn)行頻譜包絡(luò)分割經(jīng)驗(yàn)小波變換,得到多個(gè)模態(tài)分量;

(3)依據(jù)無量綱參數(shù)從模態(tài)分量中選擇敏感模態(tài)分量;

(4)計(jì)算敏感模態(tài)分量的排列熵組成特征向量。

基于頻譜包絡(luò)分割EWT算法的軸承故障特征提取流程,如圖2所示。

圖2 特征提取流程

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與EWT分解

為了對頻譜包絡(luò)分割EWT算法的特征提取方法進(jìn)行驗(yàn)證,筆者設(shè)計(jì)了軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)所用軸承型號(hào)為NSK NJ2232WB滾子軸承,軸承外圈直徑、節(jié)徑、內(nèi)圈直徑分別為290 mm、225 mm、160 mm。

實(shí)驗(yàn)裝置圖如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)裝置圖

圖3中,振動(dòng)傳感器為加速度傳感器,型號(hào)為CA-YD-87T。

為了獲得軸承在不同狀態(tài)下的振動(dòng)數(shù)據(jù),筆者使用電火花在軸承的外圈、內(nèi)圈、滾動(dòng)體上加工故障點(diǎn),3種狀態(tài)下的故障深度均為0.18 mm。軸承在正常情況、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈故障等4種狀態(tài)下進(jìn)行振動(dòng)數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)采集頻率為2×103Hz,軸承轉(zhuǎn)速為500 r/min,在每種軸承狀態(tài)下采集100組數(shù)據(jù)。設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定后采集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),截取其中的5 s數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

該處以外圈故障信號(hào)的處理過程為例進(jìn)行說明。外圈故障的時(shí)域數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 外圈故障采樣數(shù)據(jù)

分析圖4中的外圈故障數(shù)據(jù)可知:采樣信號(hào)中存在明顯的周期性沖擊成分,這是故障位置的周期性轉(zhuǎn)動(dòng)引起的。但是由于信號(hào)中的噪聲干擾成分較多,難以直觀分析其中的故障信息并判斷故障類型。

筆者對時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換。經(jīng)典EWT的頻帶分割與改進(jìn)EWT的包絡(luò)分割如圖5所示。

圖5 頻段分割結(jié)果

由圖5可以看出:經(jīng)典EWT算法和改進(jìn)EWT算法均得到了7個(gè)頻帶分割點(diǎn),把頻帶分割為8段;

在經(jīng)典EWT分割中,在1 Hz附近存在6個(gè)分割點(diǎn),而在其余頻帶只存在1個(gè)分割點(diǎn),這意味著在1 Hz附近存在模態(tài)冗余和模態(tài)分量相似等問題;

而在基于改進(jìn)EWT的頻譜包絡(luò)分割中,7個(gè)頻帶分割點(diǎn)分布較為均勻,有效解決了頻帶的局部冗余分割問題。基于經(jīng)典EWT分解得到的8個(gè)模態(tài)分量中,后3個(gè)分量嚴(yán)重失真。

筆者給出前5個(gè)模態(tài)分量,如圖6所示。

圖6 EWT頻譜分解結(jié)果

基于頻譜包絡(luò)分割EWT模態(tài)分解算法得到的8個(gè)模態(tài)分量如圖7所示。

圖7 改進(jìn)EWT頻譜分解結(jié)果

對比圖6和圖7可以看出:經(jīng)典EWT算法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下存在局部頻段分割過細(xì),導(dǎo)致模態(tài)分量相似和模態(tài)冗余問題,多個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)存在明顯的失真;改進(jìn)EWT算法使用了頻譜包絡(luò),頻段分割合理,得到的各模態(tài)分量合理,且不存在失真問題。

分解結(jié)果表明:改進(jìn)EWT算法能夠有效解決頻帶分割不合理、模態(tài)冗余、模態(tài)分量失真等問題。

3.2 敏感模態(tài)選擇與特征提取

基于無量綱數(shù)據(jù),筆者從上述經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分量中選擇出敏感模態(tài)分量。以外圈故障數(shù)據(jù)EWT分解得到的8個(gè)模態(tài)分量為對象,其脈沖因子、峰值因子、裕度因子、峭度因子的計(jì)算結(jié)果,如圖8所示。

圖8 無量綱參數(shù)計(jì)算結(jié)果

由圖8給出的計(jì)算結(jié)果可以看出:

(1)裕度因子的數(shù)值最大,其余3個(gè)參數(shù)數(shù)值相對較小,說明裕度因子對故障的敏感性最好,因此,筆者選擇裕度因子作為敏感模態(tài)分量的選擇指標(biāo);

(2)脈沖因子、峰值因子、峭度因子等參數(shù)在8個(gè)模態(tài)分量中起伏很小,也說明這3個(gè)參數(shù)對信號(hào)中的故障敏感性較差;

(3)以裕度因子為指標(biāo),前3個(gè)模態(tài)分量數(shù)值較大,且呈現(xiàn)出起伏變化,說明前3個(gè)模態(tài)中的故障信息較大,因此,選擇前3個(gè)模態(tài)分量為敏感模態(tài),計(jì)算前3階模態(tài)分量的排列熵,得到了故障特征向量。

筆者在軸承正常情況、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈故障共4種狀態(tài)下各采集了100組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)可以得到1組故障特征向量,共得到400組故障特征向量。

仍以外圈故障數(shù)據(jù)為例,筆者得到的100組故障特征向量如表1所示。

表1 外圈故障特征提取結(jié)果

3.3 故障特征質(zhì)量驗(yàn)證

筆者從兩個(gè)方面對特征提取質(zhì)量進(jìn)行驗(yàn)證:(1)以聚類的方式對比特征質(zhì)量;(2)將故障特征輸入到支持向量機(jī)中,對比故障診斷準(zhǔn)確率。

3.3.1 以聚類方式進(jìn)行驗(yàn)證

為了將該特征提取方法與現(xiàn)有提取方法進(jìn)行對比,筆者設(shè)置3種特征提取方法進(jìn)行聚類驗(yàn)證:(1)基于包絡(luò)分割EWT的特征提取方法;(2)基于經(jīng)典EWT的特征提取方法;(3)文獻(xiàn)[15]基于小波信息熵的特征提取方法。

根據(jù)3.1節(jié)采集的400組數(shù)據(jù),每種方法可以計(jì)算出4種狀態(tài)下的各100組特征。

筆者在每種狀態(tài)下隨機(jī)選擇50組特征進(jìn)行聚類,結(jié)果如圖9所示。

圖9 特征聚類結(jié)果

由圖9可以看出:

(1)在圖9(b)中,4種軸承狀態(tài)特征在特征三的維度上明顯具有較大的分散性,這是因?yàn)榻?jīng)典EWT頻譜分割不合理,使得特征三中的故障信息聚集度不高;

(2)對比圖9中的3種特征提取方法,頻譜包絡(luò)EWT的4種軸承狀態(tài)能夠完全區(qū)分,而經(jīng)典EWT的外圈故障和滾動(dòng)體故障存在交叉問題,小波信息熵特征的內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障存在交叉現(xiàn)象,從聚類結(jié)果看,頻譜包絡(luò)EWT的故障提取結(jié)果最好;

(3)從類的聚集度和類間的區(qū)分度看,頻譜包絡(luò)EWT算法的類內(nèi)聚集度和類間距最好,其次為小波信息熵特征,經(jīng)典EWT特征的類間距和類內(nèi)聚集度最差。

上述分析結(jié)果表明:頻譜包絡(luò)EWT算法提取的特征質(zhì)量最好,類間沒有交叉現(xiàn)象,且類間距較大、類內(nèi)聚集度較高。

3.3.2 以故障診斷準(zhǔn)確率進(jìn)行驗(yàn)證

從4種狀態(tài)下提取的100組數(shù)據(jù)中,筆者隨機(jī)選擇80組作為訓(xùn)練樣本,剩余20組作為測試樣本,將上述故障特征輸入到支持向量機(jī)中,訓(xùn)練完畢后對測試樣本進(jìn)行診斷。

該處以頻譜包絡(luò)EWT提取的特征為例[16],測試樣本的診斷結(jié)果如圖10所示。

圖10 故障診斷結(jié)果

圖10中：當(dāng)期望診斷結(jié)果與實(shí)際診斷結(jié)果不一致時(shí),表示診斷結(jié)果錯(cuò)誤。

筆者統(tǒng)計(jì)分析3種方法提取特征的故障診斷準(zhǔn)確率,結(jié)果表明:頻譜包絡(luò)EWT特征的診斷準(zhǔn)確率為98.75%,小波信息熵特征的診斷準(zhǔn)確率為93.75%,經(jīng)典EWT特征的診斷準(zhǔn)確率為87.50%。

上述診斷結(jié)果表明:頻譜包絡(luò)EWT算法提取的特征更能夠代表故障信息,具有更好的故障診斷準(zhǔn)確率,說明頻譜包絡(luò)EWT算法在軸承故障特征提取中具有優(yōu)越性。

4 結(jié)束語

為了解決EWT算法存在的問題,針對強(qiáng)干擾下軸承故障特征提取與診斷問題,筆者提出了一種頻譜包絡(luò)分割EWT算法的特征提取方法。

首先,筆者使用頻譜包絡(luò)EWT算法對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到多個(gè)模態(tài)分量;而后,依據(jù)裕度因子選擇敏感模態(tài)分量,提取出敏感模態(tài)的排列熵,并將其作為特征向量;最后,通過實(shí)驗(yàn)的方法來驗(yàn)證頻譜包絡(luò)EWT特征提取方法的優(yōu)越性。

研究結(jié)果表明:

(1)在經(jīng)典EWT分割中,在1 Hz附近存在6個(gè)分割點(diǎn),而在其余頻帶只存在1個(gè)分割點(diǎn);在基于改進(jìn)EWT的頻譜包絡(luò)分割中,7個(gè)頻帶分割點(diǎn)分布較為均勻。這說明頻段的頻譜包絡(luò)分割法能有效解決EWT存在的模態(tài)冗余、信號(hào)失真等問題;

(2)在軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)中,頻譜包絡(luò)EWT特征的診斷準(zhǔn)確率為98.75%,小波信息熵特征的診斷準(zhǔn)確率為93.75%,經(jīng)典EWT特征的診斷準(zhǔn)確率為87.50%。這說明基于改進(jìn)EWT算法特征的故障診斷率最高。

針對軸承故障診斷問題,筆者在后續(xù)將從以下方面做進(jìn)一步研究:

(1)對時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征進(jìn)行聯(lián)合,從而提取軸承的多維度特征;

(2)對支持向量機(jī)進(jìn)行改進(jìn),提高其模式識(shí)別準(zhǔn)確率,或者開發(fā)其他模式的識(shí)別方法。