PCA轴承故障诊断程序

资 源 简 介

PCA轴承故障诊断程序

详 情 说 明

PCA（主成分分析）轴承故障诊断是一种基于振动信号分析的智能诊断方法。其核心思路是通过降维技术提取故障特征，从而区分轴承的健康状态与各类故障模式。

典型流程分为三个阶段： 数据预处理 原始振动信号需经过去噪和标准化处理，消除量纲差异。对于轴承数据，通常采用滑动窗口分割时序信号，构建特征矩阵。

特征提取 PCA通过正交变换将高维特征（如时域统计量、频域能量等）转换为低维主成分。前几个主成分往往包含90%以上的故障信息，可有效分离正常信号与内圈/外圈故障、滚珠损伤等典型故障模式。

诊断决策 在降维后的主成分空间，可采用聚类算法或机器学习模型（如SVM）建立故障分类器。实际应用中，正常轴承数据在主成分空间中会呈现紧密聚集，而故障数据则偏离核心区域。

该方法优势在于能消除冗余特征，对噪声具有一定鲁棒性。但需注意非线性和动态工况可能影响诊断效果，此时可结合核PCA等改进算法。