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基于ITD能量特征与K-ELM的滚动轴承故障诊断方法研究
基于ITD能量特征与K-ELM的滚动轴承故障诊断方法研究
摘要：随着机械设备的广泛应用，滚动轴承作为重要组成部分之一，其故障诊断显得尤为关键。本文针对滚动轴承故障诊断问题，提出了一种基于ITD能量特征和K-ELM的方法。首先进行滚动轴承振动信号的特征提取，使用ITD变换将信号转换到瞬时频率域中，然后提取瞬时频率域的能量特征作为输入特征。接着，采用K-ELM算法进行故障分类，对滚动轴承进行正常状态和故障状态的判断。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：滚动轴承故障诊断，ITD能量特征，K-ELM
1.引言
滚动轴承作为机械设备的重要组成部分之一，其工作状态直接影响设备的运行效率和寿命。因此，滚动轴承故障诊断已成为机械维护领域的热点问题。随着信号处理和机器学习技术的快速发展，利用振动信号进行故障诊断逐渐成为一种有效的方法。本文致力于研究滚动轴承故障诊断中的特征提取和分类算法，以提高诊断准确性和鲁棒性。
2.相关工作
在滚动轴承故障诊断领域，已经有许多研究提出了不同的方法和技术。其中，特征提取是关键一步。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。然而，针对滚动轴承故障信号的复杂性和非线性特征，传统的特征提取方法往往难以实现高效准确的故障诊断。
3.方法
本文提出了一种基于ITD能量特征和K-ELM的滚动轴承故障诊断方法。首先，将滚动轴承振动信号转换到瞬时频率域中，采用ITD变换将信号转换到瞬时频率域中。然后，提取瞬时频率域的能量特征作为输入特征。接着，采用K-ELM算法进行故障分类，对滚动轴承进行正常状态和故障状态的判断。K-ELM算法是一种高效的机器学习算法，可以有效处理高维数据并具有较高的准确性。
4.实验与结果
为了验证所提出的滚动轴承故障诊断方法的有效性，我们进行了一系列的实验。实验中，我们使用了来自不同轴承的振动信号数据集。将数据集分为训练集和测试集，利用训练集对K-ELM算法进行训练，并分别对测试集中的滚动轴承进行正常状态和故障状态的分类。通过与传统方法进行对比，实验结果显示所提出的方法在滚动轴承故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于ITD能量特征和K-ELM的滚动轴承故障诊断方法。通过将振动信号转换到瞬时频率域中，并提取能量特征作为输入特征，采用K-ELM算法进行故障分类，获得了较高的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承故障诊断中具有较好的应用前景。然而，仍然存在一些待解决的问题，需要进一步的研究和改进。
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