本文選題：滾動(dòng)軸承　切入點(diǎn)：故障診斷　出處：《軸承》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了準(zhǔn)確地進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷,針對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)的低信噪比、非線性、非平穩(wěn)的特征,提出了奇異值分解降噪、局部特征尺度分解和1.5維譜相結(jié)合的故障診斷方法。該方法首先運(yùn)用奇異值分解降噪技術(shù)降低信號(hào)中的噪聲,然后對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行局部特征尺度分解,得到若干個(gè)內(nèi)稟尺度分量,并進(jìn)行Hilbert變換求取包絡(luò)信號(hào),最后求取包絡(luò)信號(hào)的1.5維譜提取故障特征。通過(guò)軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:In order to accurately diagnose the fault of rolling bearing, the singular value decomposition (SVD) denoising is proposed for the characteristics of low signal-to-noise ratio (SNR), nonlinearity and nonstationarity of the fault vibration signal. In this method, the singular value decomposition (SVD) is first used to reduce the noise in the signal, and then the local eigen-scale decomposition of the denoising signal is carried out. Some intrinsic scale components are obtained, and the envelope signal is obtained by Hilbert transform. Finally, the 1.5 dimensional spectrum of the envelope signal is obtained to extract the fault characteristics. The validity of the method is verified by the analysis of the fault data of the inner ring of the bearing.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系;
【基金】：國(guó)家部委預(yù)研基金項(xiàng)目(9140A27020214JB1446)
【分類號(hào)】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1564180