基于FSDPC_Otsu算法的滚动轴承故障研究

针对振动源数未知且观测信号小于振动源数量的欠定盲源问题,提出一种改进快速寻找密度峰值聚类(FSDPC)的方法。首先将混合信号投影到多维空间上并计算每点的密度值,在此基础上利用最大类间方差法(Otsu)对点密度进行阈值分割,去除干扰点对聚类准确率的影响;然后根据数据的密度峰值确定聚类中心,估计混合矩阵;最后通过L_(1)范数最小化对混合信号进行分离并进行包络谱分析,实现轴承故障诊断。FSDPC_(O)tsu方法可在源数和聚类中心初值未知的条件下估计混合矩阵,且保证混合矩阵精度。实验结果表明,应用FSDPC_(O)tsu方法的稀疏成分分析能够对轴承多故障信号进行欠定盲分离,进而实现故障识别与诊断。