振动与冲击

作者：姜战伟，郑近德，潘海洋，潘紫微

单位：安徽工业大学机械工程学院，安徽马鞍山，243032

关键词：多尺度时不可逆；t-分布邻域嵌入；支持向量机；滚动轴承；故障诊断

为了精确地提取机械振动信号的非线性故障特征，提出了一种新的振动信号复杂性测量方法&mdash;&mdash;多尺度时不可逆。同时结合t-分布邻域嵌入(t-SNE)流形学习和粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先，采用多尺度时不可逆提取复杂振动信号的特征信息；其次，利用t-SNE对高维特征空间进行降维；再次，将低维特征向量输入到基于PSO-SVM多故障模式分类器中进行识别与诊断。最后，论文将提出的方法应用于试验数据分析，并与现有方法进行了对比，分析结果表明，论文提出的方法不仅能够有效地诊断滚动轴承的工作状态和故障类型，而且优于现有方法。<br>

来源：2017年第17期

《振动与冲击》期刊编辑部

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