煤矿充电硐室换电机器人滚筒主轴轴承故障诊断方法研究

来源：机械与电子杂志2026年第02期北京时间：

作者：陈湘源

单位： (国能榆林能源有限责任公司,陕西 榆林719000)

摘要：换电机器人用于井下锂电池胶轮车的换电工作,但由于井下环境复杂、噪声大,导致机器人滚筒主轴轴承故障诊断困难,为解决该问题,提出了一种基于PCA tSNE PSO SVM 的故障诊断方法。首先,提取振动信号的时域特征构建高维特征集;接着,联合主成分分析与t 分布邻域嵌入算法分析各个特征的关系及贡献度,以消除冗余信息并保留敏感特征,提高诊断效率和降低内存需求;然后,利用粒子群算法自适应优化支持向量机的惩罚参数与核函数参数,构建最优参数的故障诊断模型;最后,分别通过公开数据集及自主实验台数据对算法性能进行验证。实验结果表明,该方法具有较高的诊断精度、抗噪能力以及较好的诊断效率和较低的运行成本需求。

关键词：轴承故障诊断;主成分分析;t-分布邻域嵌入;粒子群算法;支持向量机