基于PPCA-EWT的滚动轴承轻微故障诊断

简介

针对经验小波变换（empirical wavelet transform,简称EWT）在强背景噪声下对轴承的轻微故障特征提取不足的问题,提出了概率主成分分析（probabilistic principal component analysis,简称PPCA）结合EWT的滚动轴承轻微故障诊断方法。首先,对信号做PPCA预处理,提取信号主要故障特征成分,去除强背景噪声干扰;然后,采用EWT方法分解轴承故障信号,按相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量,并将所选分量重构故障信号;最后,对信号采取包络分析,提取出轴承故障特征。仿真和实验结果表明,该方法能够有效地诊断出轴承故障且效果优于对信号进行EWT包络分析。