LGP降噪技术：滚动轴承振动信号分析中的非线性健康诊断策略

本文主要探讨了一种创新的轴承健康诊断方法，即基于局部几何投影（LGP）的非线性降噪振动分析技术。LGP作为一种高级的信号处理工具，它在高维相空间中运用Takens嵌入定理，通过对滚动轴承振动信号进行时延坐标重构，实现了从原始的一维时间序列向更高维度的扩展。这种方法的关键在于利用邻域内的数据结构来识别信号和噪声的子空间特征。 在LGP过程中，每个点的邻域被定义为整个相空间中的局部子空间，通过寻找该点在不同方向上的最佳正交投影，能够分离出信号的重要特征方向（即主要的本征方向），而次要的方向则被视为噪声来源。通过沿着这些重要方向进行投影，技术有效地减少了噪声的影响，从而提高了信号的质量和可分析性。 为了验证LGP技术的有效性，研究者首先通过混沌系统和合成信号的分析来评估信噪比的提升效果。结果显示，LGP显著地降低了噪声水平，并增强了对轴承潜在故障相关弱特征的检测能力。这些改进可以从信号的多重分形特性以及包络频谱中得到直观体现。 轴承振动信号的案例研究进一步证实了这种方法的实际应用价值。通过使用LGP降噪后的信号，可以更精确地进行故障模式识别和健康状态监测，对于提高工业设备的可靠性和维护效率具有重要意义。 本文是一项重要的研究工作，它不仅提供了新的思路和方法来处理滚动轴承的复杂振动信号，还展示了非线性降噪技术在实际工程问题中的潜力。这对于提高振动信号分析的精度和可靠性，以及提前预防设备故障具有深远影响。