针对振动传感器数小于本底振源数的源数估计问题,提出一种基于经验模态分解的虚拟通道扩展方法。通过经验模态分解得到的固有模态函数构建振动信号观测矩阵,以扩充振动传感器观测通道数量。针对奇异值分解特征矩阵中噪声和数据观测误差以及不确定性导致的源数估计不准确问题,提出一种基于类内散度与类间距离比值优化的聚类分析方法。通过对奇异值分解后特征值矩阵中对角线特征值的聚类分析,获得盲源数估计结果。结果表明:与传统方法相比较,所提方法可准确实现振动信号盲源数估计。

针对数控车床切削件表面波纹故障源辨识问题,通过监测主轴振动信号进行时频域分析,初步确定波纹故障来源;采用滚动轴承故障特征频率计算方法,得到各轴承对应的故障特征频率,与振动信号时频域分析得到的特征频率进行对比分析,辨识得到切削件波纹故障源。通过主轴拆卸和切削实验,验证了文章所提故障辨识方法的有效性。实验结果表明角接触球轴承内圈损伤是导致波纹故障的故障源,理论方法故障辨识结果与拆卸实验辨识结果一致;采用重装配后主轴的切削实验消除了波纹故障,进一步验证了该文章故障辨识方法的有效性。