噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (3): 132-137.

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多模型融合下的滚动轴承故障诊断方法

张龙，周俊   

  1. （上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海201620）
  • 收稿日期:2021-05-11 修回日期:2021-07-20 出版日期:2022-06-18 发布日期:2022-06-28

Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on Multi-model Fusion

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  • Received:2021-05-11 Revised:2021-07-20 Online:2022-06-18 Published:2022-06-28

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摘要： 针对单一分类器对于轴承故障诊断精度低的问题，提出一种多模型融合的滚动轴承故障诊断方法。首先对于滚动轴承的原始振动信号采用WELCH功率谱算法进行预处理，然后从功率谱中提取相关特征参数构成输入样本，分别采用LDA、SVM、KNN以及PNN四种分类器作为基分类器，再结合集成学习算法构造Stacking 集成学习模型，实现对滚动轴承多种故障类型的预测分类。实验结果表明，相比较各个单一分类器，Stacking-SVM集成模型的诊断性能更优，诊断准确率为98 %。同时将该集成模型在不同工况下进行实验及抗噪实验，均能达到较高的诊断准确率。可见该集成模型的故障诊断性能稳定，具有一定的鲁棒性和泛化能力。

关键词: 故障诊断, 多模型融合, WELCH算法, Stacking集成学习, 滚动轴承