一种滚动轴承振动信号自适应数据级融合方法

简介

传感器信号的充分利用对于设备和零件的状态监测具有重大意义。为了通过采集的多源振动信号得到设备和零件的完备退化信息,提出一种自适应加权数据级融合方法。首先对振动信号进行预处理,然后以K最近邻算法的分类结果作为粒子群优化算法的适应度函数,通过不断迭代,寻找多源传感器融合的最佳权重。对多源传感器融合系统、多源传感器融合方法以及滚动轴承的故障诊断进行了研究,最后在滚动轴承的全寿命周期数据集上进行试验验证,证明该方法实现了多源传感器采集数据的有效利用,能够完备反映滚动轴承的故障特征,对振动信号的故障诊断和寿命预测具有长远意义。