基于改进SSD降噪的滚动轴承故障特征提取

王续鹏; 孙虎儿

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基于改进SSD降噪的滚动轴承故障特征提取

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摘要

针对强背景噪声下滚动轴承早期微弱故障特征难以提取以及奇异谱分解方法分解的分量仍然包含噪声的问题,提出了一种奇异谱分解(Singular spectrum decomposition,SSD)和最大循环平稳盲解卷积(Maximum cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。由SSD方法将轴承振动信号自适应地分解为从高频到低频的奇异谱分量;根据分量峭度最大原则,筛选出最佳分量;再利用CYCBD对最佳分量后处理进一步降噪;进而对降噪后的信号进行Hilbert包络解调分析,得到故障特征频率。仿真和实验分析表明,该方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征。

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来源
《机械传动》 |2022年第3期|163-169|共7页
作者
王续鹏; 孙虎儿;
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作者单位

中北大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
滚动轴承; 奇异谱分解; 最大2阶循环平稳盲解卷积; 微弱故障; 特征提取;

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