基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

蔡康林; 王林军; 徐洲常; 刘洋; 陈保家

首页> 中文期刊> 《组合机床与自动化加工技术》 >基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法。该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF),根据最大中心频率原则和各个本征模态与去噪信号的相关系数差值确定分解个数,通过加权峭度指标来筛选IMF分量进行重构;最后通过对IMF重构信号进行包络谱分析清晰看到故障特征频率。仿真分析和两种不同轴承试验的结果表明,所提出的方法可有效地抑制噪声,并能得到反映实际故障信息的信号。

著录项

来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2022年第4期|70-73|共5页
作者
蔡康林; 王林军; 徐洲常; 刘洋; 陈保家;
展开▼
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;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;金相学（金属的组织与性能）;
关键词
变分模态分解; 加权峭度; 轴承故障分析; 特征提取; 奇异值降噪;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于改进的K-SVD和VMD的轴承故障特征提取方法 [J] . 张嘉玲 ,武吉梅 ,胡兵兵 . 西安理工大学学报 . 2020,第004期
2. 基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 [J] . 马增强 ,张俊甲 ,张安 . 振动与冲击 . 2018,第017期
3. 基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取 [J] . 任学平 ,李攀 ,王朝阁 . 现代制造工程 . 2018,第003期
4. 基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取 [J] . 夏均忠 ,赵磊 ,白云川 . 振动与冲击 . 2017,第020期
5. 基于SVD-MEEMD与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取 [J] . 杨超 ,赵荣珍 ,孙泽金 . 噪声与振动控制 . 2020,第004期
6. 基于VMD-SVD的马田系统滚动轴承初始故障诊断 [C] . LI Qiang ,李强 ,YAN Changfeng . 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
7. 基于改进VMD和人工免疫的轴承故障特征提取与分类识别 [A] . 陈亭亭 . 2019

基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅