在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征。首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KICA进行噪声分离,进而获得故障信号特征。先通过构造信号仿真分析方法有效性,再通过西储大学轴承实验数据对比分析,验证该方法适用于提取滚动轴承的故障特征。

传统滚动轴承故障预测仅对单个故障特征频率做时间序列预测,而滚动轴承故障由多个故障频率共同表征。为了全面的表征整个频谱的结构,并且不破坏各个频率间的内部联系,提出奇异值分解和极限学习机相结合的多变量时间序列预测方法。首先通过全矢谱方法得到振动信号频谱,然后以整个频谱的各个频率作为输入变量,构建多变量时间序列。最后通过多变量极限学习机和奇异值分解相结合的方法构建训练和测试样本,对频谱进行预测。采用该方法对全寿命滚动轴承数据进行验证,实验结果表明了该方法的有效性。