一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法

    公开(公告)号:CN102829974A

    公开(公告)日:2012-12-19

    申请号:CN201210279605.X

    申请日:2012-08-07

    Abstract: 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤:1)获取实验数据;2)进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分;3)对划分的每段数据分别进行局部均值分解处理,获得每段数据的PF分量,组成各自的PF矩阵;4)提取滚动轴承状态的统计特征向量;5)确定安全域边界;6)辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为:本发明能够有效地提取滚动轴承运行状态特征,并完成滚动轴承的运行状态安全域估计以及正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种状态的辨识。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。

    一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法

    公开(公告)号:CN102829974B

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201210279605.X

    申请日:2012-08-07

    Abstract: 本发明公开了属于轨道交通安全技术领域的一种基于LMD和PCA的滚动轴承状态辨识方法。包括以下步骤:1)获取实验数据;2)进行两类状态实验数据划分或四类状态实验数据划分;3)对划分的每段数据分别进行局部均值分解处理,获得每段数据的PF分量,组成各自的PF矩阵;4)提取滚动轴承状态的统计特征向量;5)确定安全域边界;6)辨识滚动轴承运行状态。本发明的有益效果为:本发明能够有效地提取滚动轴承运行状态特征,并完成滚动轴承的运行状态安全域估计以及正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种状态的辨识。本发明为滚动轴承故障监测、诊断提供了快速、有效的方法。

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