基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法

发布时间：2017-10-06 22:38

  本文关键词：基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法

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【摘要】：为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行FSWT逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。
【作者单位】： 湖南大学;湖南信息职业技术学院;
【关键词】： 频率切片小波变换 奇异值分解 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家科技重大专项(2012ZX04003041) 国家自然科学基金资助项目(51475158)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是旋转机械系统的重要支撑元件,同时也是此类系统的主要故障来源。如何利用有效的故障诊断方法及时诊断出滚动轴承的各类故障,对于保障生产安全和减少经济损失具有重要意义[1]。滚动轴承的各组成元件出现局部损伤故障时,故障点伴随滚动轴承的运行会与工作表面发

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本文编号：985450