滚动轴承早期故障信号易受噪声干扰,故障冲击成分难以提取,故障识别困难。为从多角度提取故障轴承振动信号特征参数,利用变分模态分解(VMD)将振动信号分解为若干本征模态分量(IMFs),基于包络熵、相关系数、峭度筛选IMF分量。提取所选IMF的时域和频域特征、信号VMD能量熵及各IMF能量比组成特征向量,从时域、频域和能量角度反映故障信息。使用麻雀搜索算法(SSA)优化SVM参数,确定最优参数,克服参数选择难题。将样本特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类,轴承故障实验数据表明该方法故障识别平均准确率在98.71%以上;与单一域特征相比,该方法对故障类型和损伤程度识别效果更佳。

针对难以从转辙机柱塞泵的非线性振动信号中有效提取故障特征以及各分量之间存在模态混叠现象等问题,提出了一种非线性自适应正交经验模态分解(Kernel Principal Empirical Mode Decomposition,KPEMD)与向量加权平均算法优化的支持向量机(INFO-SVM)结合的故障诊断方法。首先通过KPEMD方法将原始信号分解为多个IMF分量,根据相关系数筛选出故障信息丰富的敏感分量;其次提取敏感分量的时域频域特征及能量熵构造混合特征样本集;最后输入到INFO-SVM多分类器中进行故障识别。利用柱塞泵实验数据进行对比分析,结果表明:KPEMD能够有效减弱模态混叠现象,充分提取故障信息,INFO优化SVM的识别准确率优于其它常用算法的优化结果。本方法能有效识别出转辙机柱塞泵的不同故障类型,诊断准确率达到98%。