| 基于EMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断方法 |
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| 作者姓名： | 张超 陈建军 徐亚兰 |
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| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学机电工程学院,陕西西安710071;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
2. 西安电子科技大学机电工程学院,陕西西安,710071 |
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| 基金项目： | 国家863高技术研究发展计划资助项目,中央高校基本科研资金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的现实情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法.首先通过EMD方法将非平稳的原始轴承振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率.对IMF分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障频率.实验结果表明,提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断.
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| 关 键 词： | 轴承 故障诊断 经验模态分解 Hankel矩阵 奇异值差分谱 |
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