針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障沖擊信號(hào)較難提取的問(wèn)題,提出基于奇異譜分解（singular spectrum decomposition,SSD）和Teager能量算子的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先,利用SSD分解振動(dòng)信號(hào)得到一組不同頻帶分布的奇異譜分量（singular spectrum component,SSC）;其次,根據(jù)峭度準(zhǔn)則選取最佳SSC分量,利用Teager能量算子計(jì)算該分量的瞬時(shí)能量信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行傅里葉分析,從而得到信號(hào)的Teager能量譜;最后,根據(jù)能量譜圖提取故障特征頻率。將該方法運(yùn)用到仿真信號(hào)和滾動(dòng)軸承實(shí)測(cè)信號(hào)中,并和包絡(luò)譜、EMD及EEMD方法進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,該方法能有效解調(diào)故障特征信息,準(zhǔn)確識(shí)別軸承故障類型,診斷效果更佳。 

【文章來(lái)源】：河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,39(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引 言
1 基本原理
    1.1 奇異譜分解
        (1)創(chuàng)建新軌跡矩陣。
        (2)自適應(yīng)選擇嵌入維數(shù)大小M。
        (3)重構(gòu)第j個(gè)SSC分量g(j)(n)。
        (4)迭代停止條件。
    1.2 Teager能量算子
2 故障診斷流程
3 仿真信號(hào)分析
4 故障分析
    4.1 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障分析
    4.2 滾動(dòng)軸承外圈故障分析
5 結(jié) 語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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