基于svd-ar模型与vpmcd的轴承故障诊断方法

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1、基于SVD-AR模型与VPMCD的轴承故障诊断方法刘英杰范玉刚黄国勇毛敏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省矿物管道输送工程技术研究中心摘要：针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题，提出了基于奇异值分解的自回归(SVD-AR)模型，用于提取振动信号的特征，并与变量预测模型模式识别(VPMCD)方法相结合应用于轴承故障诊断。对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱对分量信号进行筛选，对能够反映故障信息的分量信号建立AR模型，提取轴承振动信号的特征信息;采用VPMCD对滚动轴承运行状态进行识别。实验证明

2、了方法的合理性和有效性。关键词：奇异值分解;白回归模型;变量预测模型;奇异值差分谱;故障诊断;作者简介：刘英杰(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向为信号处理、模式识别、机械故障诊断。收稿日期：2016-09-28基金：国家自然科学基金资助项目(61663017)BearingfauItdiagnosismethodbasedonSVD-ARmodelandVPMCDLIUYing-jieFANYu—gangHUANGGuo—yongMAOMinFacultyofInformstionEngineering&A

3、utomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology;Abstract：Aimingatproblemofthefailurefeatureextractionofvibrationsignalunderstrongnoisebackground,proposedbasedonthesingularvaluedecompositionandautoregressive(SVD-AR)model,usedforfeatureextractionofthevibrations

4、igrmlandappliedforbearingfaultdiagnosisbycombiningwiththevariableprcdictivcmodelbasedclassdiscriminate(VPMCD)•Firstly,thebearingvibrationsignalisdecomposedbySVD,andthenthecomponentsignalsarescreenedbyusingthesingularvaluedifferencespectrum,andARmodelisestablish

5、edforthecomponentsignalwhichcanreflectthefaultinfonnation,extractingcharacteristicinformationofbearingvibrationsignal.Finally,it，susedtoidentifytherunningstateoftherollingbearingbyVPMCD.Thetestofrollingbearingfaultdiagnosisprovesthatthemethodisreasonableandeffe

6、ctive.Keyword：singularvaluedecomposition(SVD);autoregression(AR)model;varidblepredictionmodel;singularvaluedifferencespectru叫faultdiagnosis;Received：2016-09-280引言如今在机械故障诊断领域中，轴承已成为旋转机械设备中最为常见，且最易损坏的零部件之一[1,2],一旦运行岀现问题将影响整机的正常工作，因此，对其进行监测和诊断研究有重要意义。有效提取轴承运行中的故障特

7、征，并监测滚动轴承的运行状态已成为目前的研究热点，并取得了丰硕的研究成果。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)能够克服在强噪声背景下的干扰，有效地检测突变信息，同时可以降低数据维数，将高维相关变量压缩为低维矢量，并能够反映信号特征的内部联系in,所以，在信号分析处理等很多领域都得到了广泛应用in。自冋归(autoregressive,AR)模型是一种吋间序列分析方法，其模型参数能较好地反映信息的状态［&9］。由此，提出了SVD-AR模型特征提取方法，该方法通过SVD获得分量信息，

8、对有效分量建立AR模型。方法结合SVD与AR模型的特点,提取振动信号早期微弱信号特征，能够克服上述方法，在强噪声信号特征提取方面的劣势。基于此，RaghurajR与LakshminarayananS提出了一种新的模式识别方法基于变量预测模型(variablepredictivemodelbasedclassdiscriminate,VPMCD)