[发明专利]一种基于多域特征提取和相关补偿距离的滚动轴承性能评估方法

权利要求书

1.一种基于多域特征提取和相关补偿距离的滚动轴承性能评估方法，其特征在于：

Step1：对采集到的振动信号进行时域、频域及时频域的特征提取并形成多域特征矩阵；

Step2：对提取的特征矩阵运用Laplacian Score算法进行数据降维，提取包含故障信息最多的敏感特征；

Step3：将最终包含故障信息最多的敏感特征样本中的故障信号与正常信号进行相关距离计算，并计算故障信号的补偿距离，则相关距离和补偿距离之和为相关补偿距离；

Step4：通过相关补偿距离大小对信号是否故障进行判断，即可判断滚动轴承的性能退化情况。

2.根据权利要求1所述的基于多域特征提取和相关补偿距离的滚动轴承性能评估方法，其特征在于所述Step1中时频域特征提取具体为：将原始待测信号进行EMD分解得到多个IMF分量，将IMF分量与原始信号进行相关系数计算，并设定阈值，将相关系数小于设定阈值的IMF分量去除，同时求解剩余IMF分量的能量值及奇异值，并标准化，再计算能量熵及奇异值熵。

3.根据权利要求1所述的基于多域特征提取和相关补偿距离的滚动轴承性能评估方法，其特征在于所述Step2中Laplacian Score算法进行数据降维具体为：

Step2.1：构造一个具有m个节点的近邻图G，第i个节点对应于x_i，如果x_i是x_j最近的k个邻点之一或者x_j是x_i的最近的k个近邻点之一，则节点i和j之间进行近邻点连接；

Step2.2：如果节点i和j之间有连接，那么赋予该连接一个权重t为常数，否则权重S_ij＝0；

Step2.3：对于第r个特征，做以下定义：

f_r＝[f_r1,f_r2,…f_rm]^T,D＝SI

I＝(1,1,…,1)^T,L＝D-S

D为对角阵，矩阵L为图G的拉普拉斯矩阵；

对各个特征进行去均值化处理，得到：

Step2.4：通过下式计算第r个特征的Laplacian Score：

其中，Var(f_r)是第i个特征的方差。