基于SVD与Fast Kurtogram算法的滚动轴承声发射故障诊断

发布时间：2018-05-22 12:06

  本文选题：声发射 + Fast　； 参考：《振动与冲击》2014年10期

【摘要】：针对声发射检测齿轮箱轴承故障问题,提出基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)与Fast Kurtogram算法的故障诊断方法。通过奇异值分解提高信号信噪比;将Fast Kurtogram算法用于故障信号共振解调带通滤波器参数确定,结合能量算子解调包络谱,成功提取齿轮箱轴承内外圈故障特征,有效改善传统共振解调中人工选择滤波器参数的不确定性。通过仿真与实验数据验证所提方法的有效性。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on singular Value decomposition (svd) and Fast Kurtogram algorithm is proposed to detect gearbox bearing faults by acoustic emission (AE). The signal-to-noise ratio (SNR) is improved by singular value decomposition (SVD). The Fast Kurtogram algorithm is used to determine the parameters of the band-pass filter for the resonance demodulation of the fault signal and the envelope spectrum is demodulated by the energy operator. It can effectively improve the uncertainty of the parameters of the manually selected filter in traditional resonance demodulation. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation and experimental data.
【作者单位】： 军械工程学院火炮工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50775219) 军队科研资助项目([2011]107)
【分类号】：TN911.7;TH133.33

【参考文献】

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【共引文献】

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2 熊p，

本文编号：1921981