Abstract: Y. Yue, G. Sun, Y. Cai, X. Wang (2017)

The vibration signals of bearings are usually non-stationary and it is difficult to extract the fault parameters in reality. A fault diagnosis method was proposed based on the Improved Recurrence Plots(IRP) and Two directional Two dimensional Principal Component Analysis(TD2DPCA). For selecting and optimizing the Recurrence Plots(RP) threshold, the IRP was applied in bearing vibration acceleration signals to obtain IRP images. On this basis, in order to get parameters code matrixes, the TD-2DPCA was used to process the bearing IRP images. A classifier was then used to the code matrixes for pattern recognition so as to realize the automatic diagnosis of bearing IRP images. The proposed method has been used in four kinds of bearing vibration signals and the fault diagnosis accuracy is up to 100%. The results show that: the roller bearing fault diagnosis method using the IRP and TD2DPCA has the ability of adaptive bearing fault diagnosis, and is of good recognition accuracy and noise robustness, which explores a new way for the bearing vibration diagnosis.

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Roller bearing fault diagnosis by using IRP and TD2DPCA