基于小波及非线性预测的轴承故障诊断方法

在非线性时间序列预测研究的基础上,提出非线性预测效果的特征提取方法。首先对采集到的足够长轴承数据采用小波变换进行消噪处理及边界延拓,使其满足预测需要的无限长、无噪声的条件,这样延迟时间取任意值均能重构原系统相空间;然后采用基于可预测性的选取嵌入维数的方法确定轴承各种状态信号的嵌入维数,进行相空间重构。应用实验结果表明:该方法提取的特征值能明显地区分轴承各种状态信号,且对数据分段长度的稳定性好,可以作为识别轴承故障的一种新途径。