基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA)和谱峭度方法,提出一种轴承故障诊断新方法.用主元模型对原始信号进行消噪,可完整地保留信号的有用成分,并能大幅度提高信噪比,解决故障信号易受噪声干扰的问题....基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA)和谱峭度方法,提出一种轴承故障诊断新方法.用主元模型对原始信号进行消噪,可完整地保留信号的有用成分,并能大幅度提高信噪比,解决故障信号易受噪声干扰的问题.对消噪后的信号进行基于谱峭度的最优带通滤波和包络谱分析,由包络频谱诊断轴承故障.通过数值仿真和实验验证了所给方法的正确性和有效性.所给方法可用于滚动轴承的故障诊断.展开更多
文摘基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA)和谱峭度方法,提出一种轴承故障诊断新方法.用主元模型对原始信号进行消噪,可完整地保留信号的有用成分,并能大幅度提高信噪比,解决故障信号易受噪声干扰的问题.对消噪后的信号进行基于谱峭度的最优带通滤波和包络谱分析,由包络频谱诊断轴承故障.通过数值仿真和实验验证了所给方法的正确性和有效性.所给方法可用于滚动轴承的故障诊断.
