| 基于奇异值分解和局域均值分解的滚动轴承故障特征提取方法 |
| |
| 引用本文： | 王建国,李健,万旭东.基于奇异值分解和局域均值分解的滚动轴承故障特征提取方法[J].机械工程学报,2015(3):104-110. |
| |
| 作者姓名： | 王建国 李健 万旭东 |
| |
| 作者单位： | 东北电力大学自动化工程学院吉林 132012 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51176028)。20140427收到初稿，20141106收到修改稿 |
| |
| 摘 要： | 针对随机噪声干扰滚动轴承故障特征信号提取这一问题,提出一种基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)滤波降噪与局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号在相空间重构Hankel矩阵并利用SVD方法进行降噪处理,再对降噪后的信号进行LMD分解,将多分量的调制信号分解成一系列生产函数(Product function,PF)之和,最后结合共振解调技术对PF分量进行包络谱分析提取故障特征频率。通过数值仿真和实际轴承故障数据的分析对比,表明该方法提高了LMD的分解能力,可有效辨别出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障的诊断效果。
|
| 关 键 词： | 滚动轴承 奇异值分解 局域均值分解 故障特征提取 |
Fault Feature Extraction Method of Rolling Bearings Based on Singular Value Decomposition and Local Mean Decomposition |
| |
| WANG Jianguo,LI Jian,WAN Xudong.Fault Feature Extraction Method of Rolling Bearings Based on Singular Value Decomposition and Local Mean Decomposition[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015(3):104-110. |
| |
| Authors: | WANG Jianguo LI Jian WAN Xudong |
| |
| Affiliation: | WANG Jianguo;LI Jian;WAN Xudong;School of Automation Engineering, Northeast Dianli University; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | rolling bearing singular value decomposition local mean decomposition fault feature extraction |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
