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基于奇异值分解的滚动轴承特征提取方法

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为了提取更为有效的滚动轴承故障特征,提出了奇异值分解(SVD)与经验模态分解(EMD)、小波包分解(WPD)相结合的特征提取方法.首先采用EMD或WPD方法分析滚动轴承振动信号,并用得到的分量构造Hankel矩阵;然后对构造的矩阵进行奇异值分解,并选取前s个较大的奇异值作为其有意义的特征量;最后拼接各个分量对应的奇异值,组成能反应信号特征的特征向量.并用仿真信号和实际信号验证了该方法的优越性和适应性.

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来源
《2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议》|2018年|119-121|共3页
会议地点内蒙古包头
作者
DENG Gang; 邓刚; WANG Fengtao; 王奉涛; LIU Xiaofei; 刘晓飞; XUE Yuhang; 薛宇航; WANG Hongtao; 王洪涛;
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作者单位

中国机械工程学会中国振动工程学会中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 特征提取; 奇异值分解; 经验模态分解; 小波包分解;

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