基于奇异值差分谱降噪与经验模式分解的滚动轴承故障特征提取方法

发布时间：2017-08-07 00:08

  本文关键词：基于奇异值差分谱降噪与经验模式分解的滚动轴承故障特征提取方法

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【摘要】：针对滚动轴承振动信号含有大量噪声且具有非线性、非平稳特性致使故障特征难提取的问题,提出一种基于奇异值差分谱降噪与经验模式分解(EMD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,将滚动轴承振动信号在相空间重构的基础上利用奇异值差分谱完成降噪;其次,将降噪后的信号经EMD筛分为多个含有信号局部特征的本征模式分量(IMF);最后对与原信号相关度最大的IMF进行Hilbert包络解调,进而提取故障特征频率。实验结果表明:该方法不仅有效去除信号噪声,而且准确提取滚动轴承的故障特征。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;包头钢铁(集团)有限公司设备动力部;
【关键词】： 奇异值降噪 EMD Hilbert解调 滚动轴承 特征提取
【基金】：国家自然科学基金资助项目(21366017) 内蒙古科技厅高新技术领域科技计划重大项目(20130302)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0前言滚动轴承作为一种通用零部件,在各类机械设备中得到广泛应用。但由于其工况复杂、环境多变等原因易受到损伤诱发故障。因此,对滚动轴承进行故障诊断从而提取故障特征尤为关键。然而,滚动轴承工作环境中包含有很多其他零部件,检测到的振动信号中含有轴振动、齿轮振动以及

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本文编号：632008