基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法
来源：计算机测量与控制杂志2017年第11期北京时间：
作者：史晓雪,吴亚锋
单位：西北工业大学 动力与能源学院
摘要：提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型；在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。
关键词：滚动轴承;粒子滤波;自回归模型;状态估计
