本文選題：振動(dòng) + 農(nóng)業(yè)機(jī)械��； 參考：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備在強(qiáng)背景噪聲下微弱故障特征難以提取的問(wèn)題,提出一種基于自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振微弱故障特征提取方法。首先,將原始信號(hào)奇異值分解并重構(gòu)得到分量信號(hào),構(gòu)建互信息差分譜,權(quán)衡各分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率,自適應(yīng)選取有效奇異值個(gè)數(shù),以克服已有方法人為主觀選擇或僅考慮奇異值大小等不足;其次,對(duì)選取的有效奇異值對(duì)應(yīng)的分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振,使其微弱故障特征增強(qiáng);最后,對(duì)增強(qiáng)的分量信號(hào)統(tǒng)計(jì)學(xué)平均以提取微弱故障特征。仿真和軸承外圈故障試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅克服了強(qiáng)背景噪聲下有效奇異值的選取困難,而且結(jié)合自適應(yīng)隨機(jī)共振,有效提取出仿真信號(hào)100 Hz和軸承外圈155.5 Hz的故障特征頻率,因此,所提方法不僅能夠更好的增強(qiáng)微弱故障特征,而且分析結(jié)果優(yōu)于單純的奇異值分解和隨機(jī)共振方法。該文提出的方法不僅可適用于強(qiáng)噪聲背景下軸承的故障診斷,同時(shí)為農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的軸承故障診斷提供參考。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the weak fault feature of agricultural machinery and equipment under strong background noise, a new method based on adaptive singular value decomposition (SVD) is proposed to extract the weak fault feature of stochastic resonance. Firstly, the singular value of the original signal is decomposed and reconstructed to obtain the component signal, and the difference spectrum of mutual information is constructed. The contribution rate of each component signal to the original signal is weighed, and the number of effective singular values is selected adaptively. In order to overcome the shortcomings of existing methods, such as subjective selection or only considering the size of singular value; secondly, adaptive stochastic resonance of the component signal corresponding to the selected effective singular value enhances the weak fault feature. The enhanced component signals are statistically averaged to extract weak fault features. The results of simulation and bearing outer ring fault test show that this method not only overcomes the difficulty of selecting effective singular value under strong background noise, but also combines with adaptive stochastic resonance. The fault characteristic frequency of simulation signal 100Hz and bearing outer ring 155.5 Hz is extracted effectively. Therefore, the proposed method can not only enhance the weak fault feature better, but also outperform the singular value decomposition (SVD) and stochastic resonance (SR) method. The method presented in this paper is not only suitable for bearing fault diagnosis in strong noise background, but also provides a reference for bearing fault diagnosis of agricultural machinery and equipment.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075029)
【分類號(hào)】：O324;S22

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本文編號(hào)：1941012