本专利介绍了一种高效的轴承故障诊断技术,涵盖以下步骤:(1)收集并预处理多源轴承故障数据,分为训练集和测试集;(2)应用快速集成经验模型进行特征提取和故障识别。
背景技术
随着工业化进程的推进,旋转机械在各个领域的应用越来越广泛。这些机械设备的工作条件变得日益严苛,导致其在运作过程中不可避免地会发生各类故障。轴承作为旋转机械的关键部件,其故障诊断技术的发展显得尤为重要。目前基于采集轴承振动信号的故障诊断方法已经被广泛应用,但是传统的故障特征提取方法,如小波变换,希尔伯特黄变换和集合经验模态分解等,存在计算量大、抗噪能力差,运算速度慢等问题,难以满足实际应用中对快速和准确诊断的需求。同时,传统的故障诊断方法也容易受到个人经验与熟练程度的影响,不利于快速准确地诊断。
实现思路