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基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取
引用本文:张安,马增强,陈明义,李俊峰.基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取[J].济南大学学报(自然科学版),2019(4).
作者姓名:张安  马增强  陈明义  李俊峰
作者单位:石家庄铁道大学电气与电子工程学院;石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室;邯郸学院机电学院
摘    要:针对共振解调方法容易受到噪声干扰,以及带通滤波器参数难以确定,很大程度上依赖经验的问题,提出一种基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取方法;利用奇异值分解算法,将轴承振动信号分解成多个奇异值分量,计算各分量的峭度值,选择峭度值最大的分量,利用谱峭度算法确定中心频率和带宽,并对该分量信号进行带通滤波和包络解调分析。结果表明,提取性能以及鲁棒性能实验证明了该方法能够自适应确定滤波频带,降低噪声干扰的影响,并且在带通滤波器失效情况下有良好的稳定性。

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