基于LCD和改进SVM的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承极易损伤，振动信号表现出非线性、非平稳性等特点，提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD，分解得到一系列内禀尺度分量(ISC)，通过与经验模态分解(EMD)对比研究，证明了LCD方法的优越性；然后计算所有分量的能量熵值，提取出轴承信号的敏感特征集，输入到经过遗传算法(GA)进行参数优选后的SVM识别模型进行轴承状态的诊断识别。实验研究表明，基于LCD和改进SVM的轴承诊断算法能较好地提取出轴承故障特征信息，对4种轴承状态的识别率高达90%，是一种较为有效的轴承故障诊断方法。