李伟光, 郭明军, 杨期江, 赵学智, 李国臣

(1.华南理工大学机械与汽车工程学院 广州，510640) (2.广州航海学院轮机工程学院 广州，510725) (3.东莞职业技术学院实训中心 东莞，523808)

引 言

开展大型滑动轴承试验台的设计和特性研究，对各种类型、结构和参数的大型滑动轴承的研究具有重要意义[1]。 笔者所在团队自主研发了一种大型变支点滑动轴承试验台，采用一种基于特征值差分谱理论的PCA信号处理方法来提纯其轴心轨迹，进而识别其工作状态。

滑动轴承的失效形式多种多样，常用的诊断方法包括油样分析、声发射检测和振动分析等，其中通过监测转子位移信号的振动分析方法最为简单有效[2]。采集转子同一轴截面相互垂直布置的两个位移传感器的振动位移信号，将其合成轴心轨迹，轴心轨迹的辨识主要研究轴心轨迹图像的特征提取和识别问题，其前提也需要有清晰的轴心轨迹图作为依据[3]。然而实际采集的振动信号通常会受到干扰因素的影响，所以，需要对原始信号合成的轴心轨迹进行提纯，其本质是对原始振动信号进行降噪处理后合成轴心轨迹[4]。常用的提纯方法包括：数字或模拟低通滤波法[3]、小波变换和小波包变换[5]、粒子群算法、EMD降噪[6]及形态滤波[7]等。上述降噪方法一般会存在相位偏移、降噪畸变大及频带选择不明确等问题[4]，因此，改进已有方法或寻求新的方法都是一种可行的方案。

近年来，主成分分析技术被广泛应用于消噪、故障诊断、特征提取及模式识别等领域[8-11]。……