基于SVD-LCD与1.5维谱的滚动轴承故障诊断

发布时间：2018-03-04 04:36

  本文选题：滚动轴承　切入点：故障诊断　出处：《轴承》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比、非线性、非平稳的特征,提出了奇异值分解降噪、局部特征尺度分解和1.5维谱相结合的故障诊断方法。该方法首先运用奇异值分解降噪技术降低信号中的噪声,然后对降噪信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,并进行Hilbert变换求取包络信号,最后求取包络信号的1.5维谱提取故障特征。通过轴承内圈故障数据分析,验证了该方法的有效性。
[Abstract]:In order to accurately diagnose the fault of rolling bearing, the singular value decomposition (SVD) denoising is proposed for the characteristics of low signal-to-noise ratio (SNR), nonlinearity and nonstationarity of the fault vibration signal. In this method, the singular value decomposition (SVD) is first used to reduce the noise in the signal, and then the local eigen-scale decomposition of the denoising signal is carried out. Some intrinsic scale components are obtained, and the envelope signal is obtained by Hilbert transform. Finally, the 1.5 dimensional spectrum of the envelope signal is obtained to extract the fault characteristics. The validity of the method is verified by the analysis of the fault data of the inner ring of the bearing.
【作者单位】： 海军航空工程学院飞行器工程系;
【基金】：国家部委预研基金项目(9140A27020214JB1446)
【分类号】：TH133.33

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1564180