马朝永，黄 攀，胥永刚，付 胜

(北京工业大学 机电学院 先进制造技术北京市重点实验室，北京 100124)

基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法

马朝永，黄 攀，胥永刚，付 胜

(北京工业大学 机电学院 先进制造技术北京市重点实验室，北京 100124)

针对滚动轴承的智能诊断问题，提出基于多维尺度分析（Multidimensional Scaling，简称MDS）和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标，再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理，减少后续模式识别难度，最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析，结果表明，运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率，可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。

振动与波；滚动轴承；多维尺度分析；神经网络；故障诊断

在滚动轴承故障诊断中，时域统计量信息能有效诊断轴承是否产生故障，并且简单有效，应用广泛，因此时域统计指标提取和分析一直都是研究者关注的问题[1]。程军圣等将时域统计量作为神经网络的输入参数来进行故障诊断，并取得良好效果[2]。常用的时域统计指标包括最大值、均方根值、方根幅值、绝对平均值、偏斜度、峭度、方差、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标等，将有限参数作为神经网络的输入参数时，会丢失其他参数信息，致使信息不完整。……