基于PCA_ICA与SVM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号复杂多变、包含的信息维度较高且相互交融、故障特征难以提取等问题,提出用主成分分析法与独立成分分析法相结合的方法来降低轴承故障特征的维度并去除特征信息之间的关联,使用支持向量机对得到的信息进行故障分类,试验结果表明,改进后的方法使轴承特征信息更加独立,更有利于分类.该方法诊断准确率高达98.5%,比未改进方法准确率提高了6%,因此,主成分分析与独立成分分析法结合支持向量机是一种有效的滚动轴承故障诊断方法.