综合CEEMDAN-SVD与倒频谱的滚动轴承故障诊断方法

郑锦妮; 边杰

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针对滚动轴承故障信号的非平稳时变特性,提出了一种综合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、奇异值分解(SVD)与倒频谱的滚动轴承故障诊断方法.使用CEEMDAN方法将滚动轴承故障信号分解成一系列模态分量,计算各模态分量与滚动轴承故障信号之间的相关系数,并设定相关系数的阀值.将相关系数小于阀值的模态分量,作为趋势项放入最后一个模态分量给予剔除.CEEMDAN方法得到的各模态分量仍不免包含噪声成分,对各模态分量进行SVD降噪处理,并对降噪后的各模态分量进行倒频谱分析,以提取滚动轴承的故障特征频率.分析结果表明,经CEEMDAN方法分解并SVD降噪后的各模态分量的倒频谱,可以有效提取滚动轴承不同故障(内圈故障、外圈故障和滚动体故障)的故障特征频率,从而实现对滚动轴承不同故障的有效诊断.

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来源
《太原理工大学学报》 |2021年第3期|495-501|共7页
作者
郑锦妮; 边杰;
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作者单位

中国航空发动机集团湖南动力机械研究所湖南株洲 412002;

中国航空发动机集团湖南动力机械研究所湖南株洲 412002;

中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室湖南株洲 412002;

直升机传动技术国防科技重点实验室湖南株洲 412002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;调整、测试;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 自适应噪声完备集合经验模态分解; 奇异值分解; 倒频谱;

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