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一种基于改进奇异值分解的油膜涡动故障诊断方法

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本发明公开了一种基于改进奇异值分解的油膜涡动故障诊断方法，引入一种新的伪邻域方法，使构造的Hankel矩阵维数最优；基于Hankel矩阵将原始信号SVD后得到m个分量信号的简单线性叠加，再计算相邻两个奇异值的比率(SVR)，当获得SVR的最大值时，该阶次前面的所有分量均被保留作为备选分量；求保留的各备选分量间的互相关系数，根据互相关系数确定重构分量，实现信号的降噪处理，得到故障特征频率；在滑动轴承试验台主轴的轴心轨迹提纯中，通过轴心轨迹来进行油膜涡动故障诊断。本发明解决强噪声下的油膜涡动故障信息难以提取的问题，快速准确得到油膜涡动故障特征频率信息，并把重构信号合成轴心轨迹，为转子系统油膜涡动故障诊断提供了新的解决方法。

著录项

公开/公告号CN115266083A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-11-01

原文格式PDF
申请/专利权人昆明理工大学;
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申请/专利号CN202210891273.4
发明设计人熊新;苏紫娜;王晓东;
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申请日2022-07-27
分类号G01M13/02;G01M13/028;G01B7/02;G06K9/00;
代理机构昆明合盛知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王孝花
地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号
入库时间 2023-06-19 17:25:42

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法律状态
2022-11-01

公开

发明专利申请公布

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