LCD、 k -means与ICA相结合的滚动轴承故障诊断方法

为了准确地进行滚动轴承故障诊断，针对故障振动信号的低信噪比特征，提出了局部特征尺度分解、 k 均值聚类分析和独立分量分析相结合的故障诊断方法。首先，应用局部特征尺度分解对振动信号进行分解，得到若干个内禀尺度分量；然后，依据分量与原始信号的互相关系数及峭度值，应用 k 均值聚类方法选取有效的分量组成新的观测信号；最后，对观测信号进行独立分量分析处理，实现信噪分离，依据峭度值选取信号分量，对信号应用希尔伯特包络谱技术实现故障诊断。通过轴承内圈故障数据分析，验证了方法的有效性。