振动与冲击

作者：胡爱军，南 冰

单位：华北电力大学 能源动力与机械工程学院，河北 保定 071003

关键词：滚动轴承；概率主成分分析；故障诊断

针对实际工程中滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的问题，提出了一种新的自适应概率主成分分析(adaptive probabilistic principal component analysis, APPCA)的轴承故障特征增强方法。概率主成分分析(probabilistic principal component analysis, PPCA) 能够提取信号的主要故障特征，去除背景噪声干扰，但结果易受到主成分数与原始变量维数选择的影响。为了自适应实现最佳分析结果，利用粒子群算法多参数寻优特性，根据最大峭度准则确定影响PPCA的最佳影响参数组合。原信号通过APPCA方法处理后，背景噪声得到有效抑制，故障特征得到增强，最后通过包络分析识别故障特征。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。<br>

来源：2017年第19期

《振动与冲击》期刊编辑部

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