针对独立分量分析（ICA）对噪声较为敏感及滚动轴承故障信号的调制特性,提出一种基于形态滤波与ICA相结合的方法。该方法首先对观测信号进行形态滤波以突出故障特征同时消除其他干扰源,然后应用ICA分离形态滤波后信号。对滚动轴承外圈内圈复合故障信号进行实验研究,结果表明该方法能够有效识别分离滚动轴承故障特征。

为了有效的实现滚动轴承的故障诊断,提出基于近似等距投影和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用高斯随机投影矩阵对数据进行降维投影得到压缩数据,根据近似等距投影性质压缩数据能够保持原始信号的结构;然后从压缩数据中提取压缩域特征并作为支持向量机的输入,建立滚动轴承故障诊断模型,实现轴承的故障诊断。使用不同状态的轴承实测数据进行验证,结果表明该方法能够获得准确的结果。