为解决旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)、奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)和深度卷积网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)相结合的故障诊断方法.首先,通过EMD方法将故障信号分解成若干个固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),构造时域与频域空间状态矩阵;其次,利用SVD方法对空间状态矩阵进行分解得到奇异值数组,构造时域与频域奇异值特征矩阵;最后,将提取的奇异值特征矩阵输入到CNN中进行模式识别.将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了很好效果,正确率优于将原始信号直接输入到CNN中等几种对比方法,验证了该方法的优越性.
滚动轴承 齿轮箱 故障诊断 经验模态分解 奇异值分解 深度卷积网络