基于谱质心直方图-SVM的滚动轴承故障诊断

轴承早期故障信号的信噪比较低，较难识别。为提高轴承早期故障诊断的准确，分析了现有方法和视觉信息处理方式的相似点，从视觉信息处理的角度进行研究，提出一种基于谱质心直方图的滚动轴承故障特征提取方法，将所提出方法用于滚动轴承不同运行状态下的故障特征提取，将所提取特征作为支持向量机的输入特征向量从而实现对滚动轴承不同运行状态的智能分类。实验证明，谱质心直方图提高了轴承早期故障诊断准确率，准确率平均提高了2%，优于Mel频率倒谱系数特征。