针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在提取故障特征时易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于局部均值分解和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用LMD方法提取信号PF分量;其次,对PF分量进行ICA盲源分离,得到PF分量的估计信号,有效去除了分量中的噪声成分;然后,提取估计信号的互信息、相关系数和近似熵作为特征向量;最后,采用SVM对特征向量进行故障分类,通过特征提取和故障诊断实验,结果表明LMD-ICA方法的故障识别率明显高于传统LMD方法。
为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,采用形态滤波法对振动信号去噪;其次,以轴承一个旋转周期采样点数为标准,对振动信号进行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,对提取的特征进行u律压扩和滑动平均优化处理;最后,设计两个同精度神经网络,采用经优化和未优化的特征对设计好的RBF神经网络进行训练,用训练好的神经网络进行故障诊断。实验结果表明,神经网络收敛迭代次数减少了50次,诊断正确率提高了10%,提高了轴承故障诊断正确率,缩短了神经网络训练时间。
