| 基于SVD与改进EMD的滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 文成,周传德.基于SVD与改进EMD的滚动轴承故障诊断[J].机械科学与技术(西安),2014(5):706-710. |
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| 作者姓名： | 文成 周传德 |
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| 作者单位： | 重庆科技学院机械与动力工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51205431);重庆市科技攻关计划项目(CSTC2012gg-yyjs70012)资助 |
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| 摘 要： | 针对经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,提出一种奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解相结合的信号分析新方法。该方法首先对故障信号进行SVD降噪,以消除随机干扰,再根据信号特征加入高频谐波信号并进行EMD进行分解,有效地减少模态混叠现象,最后对EMD分解得到的高频本征模态分量(IMF)进行代数运算得到故障冲击成分,经Hilbert包络分析,提取出故障特征信息。仿真信号分析了这种方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断中。实验结果证明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。
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| 关 键 词： | 奇异值分解 改进经验模态分解 高频谐波 滚动轴承 故障诊断 |
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on SVD and Improved EMD |
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