基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。

Bearing fault diagnosis based on ISVD multi-stage noise reduction and SVM