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基于支持向量机的滚动轴承故障诊断
摘要
随着工业化的飞快发展，轴承作为机械运动基础组件，在许多机械设备中发挥着关键作用。当轴承出现故障，不仅会影响设备的正常工作和使用寿命，还会导致各种意外事故的发生。因此，滚动轴承故障的预测和诊断对于设备的运行维护和安全生产具有重要意义。本文研究了基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过采集轴承的振动信号，提取频率域和时域特征；然后，使用主成分分析进行特征降维，提高模型的性能；最后，采用支持向量机的方法进行故障分类，实现对滚动轴承的故障诊断。
关键词：支持向量机、滚动轴承、故障诊断、特征提取、特征降维
Abstract
Withtherapiddevelopmentofindustrialization,bearings,asthebasicmechanicalcomponentsofmotion,playacriticalroleinmanymechanicalequipment.Whenbearingsfail,itnotonlyaffectsthenormaloperationandservicelifeoftheequipment,butalsoleadstovariousaccidents.Therefore,thepredictionanddiagnosisofrollingbearingfaultsareofgreatimportancetoequipmentoperationmaintenanceandsafeproduction.Inthispaper,weinvestigateasupportvectormachine-basedrollingbearingfaultdiagnosismethod.Firstly,wecollectthevibrationsignalsofthebearingandextractfrequencydomainandtimedomainfeatures.Then,weuseprincipalcomponentanalysistoreducethedimensionofthefeaturesandimprovetheperformanceofthemodel.Finally,weadoptthesupportvectormachinemethodtoclassifyfaultsandachievefaultdiagnosisofrollingbearings.
Keywords:supportvectormachine,rollingbearing,faultdiagnosis,featureextraction,featuredimensionreduction
引言
在机械设备中，滚动轴承是一种常见的机械传动部件。由于工作环境的复杂和轴承内部机械部件的加工和制造工艺的不同，滚动轴承容易面临各种故障。例如，滚动体和保持架磨损、润滑不良、负荷过大等原因会导致轴承的故障。轴承故障不仅会影响设备的正常工作和使用寿命，还会导致各种意外事故的发生，因此，轴承故障诊断和预测已成为工业界的研究热点。
目前，滚动轴承故障检测方法包括频域分析、时域分析、小波分析、图像处理和机器学习等。支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其自身具有很好的模型泛化能力和分类性能。在工业界和学术界中，支持向量机方法在滚动轴承故障诊断领域中被广泛应用。因此本文将研究支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用。
材料与方法
一、采集数据
本文采用了MFPT(MachineryFailurePreventionTechnologies)提供的一个轴承故障诊断数据集。该数据集由4个不同种类的轴承组成，每种类别的轴承对应12组实验数据，每组实验包含7种不同速度下的振动信号。因为每种类别的轴承都在不同的受力状态和工作状态下运行，故障、健康状态的轴承都有非常差异的振动特征，因此该数据集非常适合轴承故障诊断。
二、特征提取
本文采用了两种不同的特征提取方法，分别是时域分析和频域分析。从时域范畴中提取的两个统计特征是均方根和峰值；频域范畴中提取的六个特征是方根振幅、快速傅里叶变换的前五个谐波峰系数和最高谐波幅值。
三、特征降维
在特征提取后，本文使用主成分分析(PCA)对特征进行降维。PCA可以将高维数据降维到低维，以获得最重要的特征，从而提高模型的性能。
四、支持向量机模型
在本文中，支持向量机模型用于故障分类。由于支持向量机是一种二元分类器，故障分类应该根据数据集中的实例进行二元分类。在支持向量机中，牺牲一部分训练样本来建立间隔边界，从而获得高泛化能力的分类器。
结果与讨论
本文使用LibSVM工具箱下的支持向量机算法实现轴承故障分类，并使用三种不同方法的结果进行比较。第一种方法是