[发明专利]一种基于图像识别的滚动轴承变工况故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于图像识别的滚动轴承变工况故障诊断方法，其包括：采用递归图技术将滚动轴承振动信号转换为二维图像；通过用SIFT算法从所述二维图像提取特征，得到多维故障特征向量；通过用KPCA方法对所述多维故障特征向量进行降维处理，得到约减后特征矩阵，并通过提取约减后特征矩阵的奇异值构建最终特征向量；通过用经过训练的PNN神经网络对所述最终特征向量进行故障分类。本发明采用凯斯西储大学的轴承试验数据进行案例验证，试验结果表明本发明所提出的方法是十分有效的。

主权项

1.一种基于图像识别的滚动轴承变工况故障诊断方法，包括：对滚动轴承振动信号的时间序列进行相空间重构，得到重构后的相空间矩阵；利用重构后的相空间矩阵，计算重构后相空间矩阵中两个相点之间的距离；根据所述相空间中两个相点之间的距离，计算递归图中的递归值；用所述递归值绘制递归图，并利用所绘制的递归图将滚动轴承振动信号转换为二维图像；通过用SIFT算法从所述二维图像提取特征，得到多维故障特征向量，通过用KPCA方法对所述多维故障特征向量进行降维处理，得到约减后特征矩阵，并通过提取约减后特征矩阵的奇异值构建最终特征向量；通过用经过训练的PNN神经网络，对所述通过提取约减后特征矩阵的奇异值构建的最终特征向量进行故障分类，诊断滚动轴承变工况故障。