滚珠丝杠复合故障诊断：CEEMD与SLLE算法结合应用

"基于CEEMD和SLLE算法的滚珠丝杠复合故障诊断研究" 本文主要探讨了一种针对滚珠丝杠复合故障诊断的新方法，该方法结合了完整的经验模态分解(CEEMD)和局部等距映射奇异谱分析(SLLE)算法。滚珠丝杠作为精密传动部件，在机械设备中起着至关重要的作用，其故障诊断对于设备的正常运行和维护具有重要意义。 首先，CEEMD是一种改进的自适应信号分解技术，能够处理非平稳、非线性的复杂信号。在滚珠丝杠故障诊断中，研究人员会采集不同故障状态下的振动信号和噪声信号，然后应用CEEMD来对这些信号进行分解。CEEMD能够将复杂的信号分解成一系列独立的、简单的固有模态函数(IMFs)和残余部分，每种IMF反映了信号中不同频率成分的动态特性。这种方法可以有效地提取出信号中的关键信息，分离出故障特征。 接着，通过分析分解得到的IMF分量，研究人员选取了前8个IMF分量，并结合其他14个时频域特征指标，构建了一个特征集。这些特征涵盖了信号的不同时间尺度和频率信息，有助于全面反映滚珠丝杠的故障状态。 接下来，SLLE算法被用于特征向量的降维处理。SLLE是局部线性嵌入(LLE)的一种变体，它旨在保持数据点之间的局部几何结构，从而减少特征维度的同时保留原始数据的重要信息。通过SLLE处理，特征向量被精简到10个关键特征，这既降低了计算复杂性，又保留了对故障识别至关重要的信息。 为了进行模式识别，研究者建立了反向传播(BP)神经网络模型。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，适用于非线性问题的解决，尤其是模式识别和分类任务。在这里，经过SLLE处理的特征向量作为输入，网络用于识别滚珠丝杠的四种复合故障状态，包括但不限于轴承磨损、螺母松动、滚道损伤和滚珠缺陷等。 实验结果证明了结合CEEMD和SLLE算法的滚珠丝杠故障诊断方法的有效性和实用性。这种方法不仅能够准确地识别多种故障状态，而且在降低特征维度方面表现出优于传统方法（如KPCA和LLE）的性能。这一研究为滚珠丝杠的在线监测和预知维护提供了理论和技术支持，对于提升设备的可靠性和生产效率具有显著价值。