基于S能量谱特征提取的轴承故障诊断方法研究

论文研究-S能量谱特征提取在轴承故障诊断中的应用 本论文研究提出了一种基于S能量谱特征提取的轴承故障诊断方法，该方法可以准确地提取振动信号的特征，从而实现轴承故障的检测。该方法首先对振动信号进行S变换，得到时频矩阵，然后构建S能量谱，并对其进行奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）分析，以获得能够反映S能量谱特征的奇异值。接着，使用变量预测模型（Variable Predictive Model based Class Discriminate，VPMCD）方法，通过建立特征值之间的内在关系，构建故障识别模型。实验结果表明，S能量谱特征提取轴承故障诊断方法具有较高的正判率。 S变换是一种现代时频分析方法，它克服了传统傅里叶变换只适合分析平稳信号的不足，具有多分辨率的特点，近年来广泛应用在降噪滤波、特征提取及测量计算等领域。S变换可以解决STFT在分析信号时，窗函数固定的局限，并且具有CWT多分辨率的特点。 在轴承故障诊断中，对振动信号进行特征提取是关键问题。近年来，现代时频分析方法，如CWT和STFT，克服了传统傅里叶变换的不足，成为特征提取的可靠工具。然而，在多数情况下，S变换仅被当作一种对信号预处理的方法，而非独立的特征提取方法。 本论文研究的贡献在于提出了基于S能量谱特征提取的轴承故障诊断方法，该方法可以准确地提取振动信号的特征，并且具有较高的正判率。该方法的提出为轴承故障诊断提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。 知识点： 1. S变换是一种现代时频分析方法，可以克服传统傅里叶变换的不足，具有多分辨率的特点。 2. S变换可以解决STFT在分析信号时，窗函数固定的局限，并且具有CWT多分辨率的特点。 3. 在轴承故障诊断中，对振动信号进行特征提取是关键问题。 4. 基于S能量谱特征提取的轴承故障诊断方法可以准确地提取振动信号的特征，并且具有较高的正判率。 5. 变量预测模型（VPMCD）方法可以通过建立特征值之间的内在关系，构建故障识别模型。 6. 奇异值分解（SVD）分析可以获得能够反映S能量谱特征的奇异值。