基于FIR分解的轴承故障快速诊断方法研究

简介

为实现轴承故障的快速准确诊断,以互相关和互信息为基础构造一种针对轴承的快速故障诊断方法。该方法首先运用有限长单位冲激响应(Finite Impulse Response,简称FIR)滤波器对各单一故障(包括内圈、外圈、滚珠、保持架)振动信号进行分解,降低信号分解过程中因模态混叠造成的干扰,以力学分析建立的各故障振动模型为参考,对分解后的子信号采用互相关分析法,选出表征故障特征的子信号,计算子信号透露的信息量——互信息,用于构造故障特征矩阵,最后由K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor,简称KNN算法)的识别结果验证该算法对实现轴承故障快速识别具有优势。