基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析

刘洋; 王林军; 李立军; 陈保家; 徐洲常; 蔡康林

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基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析

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摘要

针对滚动轴承信号去噪及故障特征提取问题,提出一种基于SVD-CEEMDAN和KLD的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过奇异值分解(SVD)对原始信号进行初步去噪,再利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对去噪后的非平稳振动信号进行自适应分解,得到若干本征模态函数(IMF);然后通过KL散度法(KLD)筛选有效本征模态函数(IMF)重构,再对其进行自相关去噪;最后利用包络谱分析处理去噪信号,提取故障特征频率。通过对轴承实测信号进行分析,该方法可有效抑制噪声,并能清晰地得到反映实际故障信息的信号,证实所提出方法的实用性和有效性。

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来源
《机床与液压》 |2022年第17期|195-199|共5页
作者
刘洋; 王林军; 李立军; 陈保家; 徐洲常; 蔡康林;
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作者单位

三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;

三峡大学机械与动力学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;信号处理;
关键词
轴承故障分析; 特征提取; SVD; CEEMDAN; KLD;

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