MLMW与CWT灰度矩向量在滚动轴承故障诊断中的应用

"这篇论文是关于滚动轴承故障诊断的研究，主要采用了极大提升形态小波（MLMW）降噪技术和连续小波变换（CWT）灰度矩向量结合的方法，并利用最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障分类。通过实验，这种方法在提高诊断准确率、增强泛化能力和减少训练样本需求方面表现出优越性。" 在滚动轴承的故障诊断领域，信号处理和模式识别技术起着至关重要的作用。本文提出的基于MLMW和CWT灰度矩向量的诊断方法，旨在改善传统方法的性能。MLMW是一种先进的噪声去除技术，它能够有效地滤除信号中的噪声，保留有用信息。在处理滚动轴承的振动信号时，MLMW能够使得噪声干扰降低，使得后续的分析更加准确。 接下来，使用连续小波变换（CWT）将经过MLMW降噪处理的信号转化为灰度图。CWT提供了一种多尺度分析手段，能捕捉信号在不同频率范围内的特征。将灰度图划分为多个区域，然后计算每个区域的灰度矩，形成灰度矩向量。灰度矩是衡量图像局部特征的一个重要指标，它能够反映图像的形状和结构信息。因此，这些灰度矩向量可以作为LSSVM的输入特征，用于区分不同的轴承故障状态。 最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种机器学习算法，特别适用于小样本和非线性问题。在这里，LSSVM被用来建立故障分类模型。通过对灰度矩向量的学习，LSSVM能够构建出有效的分类边界，以区分不同类型的轴承故障。实验结果表明，与直接使用原始信号或采用小波降噪后的灰度矩向量相比，使用MLMW降噪的灰度矩向量在LSSVM中可以提高诊断准确率，同时具有更好的泛化性能，这意味着该方法对未见过的数据有更强的适应能力。此外，这种方法需要的训练样本数量较少，降低了数据采集和处理的复杂性。 这项研究为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路，即通过结合MLMW降噪、CWT灰度矩向量和LSSVM，实现了更高效、更准确的故障识别。这种方法对于预防性维护和工业生产中的设备健康管理具有重要的实践价值。