【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障信号信噪比低、较难提取的问题,提出了基于奇异谱分解和1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSD处理振动信号得到一组奇异谱分量;然后,根据峭度准
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777074),中央高校基本科研业务费专项基金项目(2018YQ03)
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针对滚动轴承早期故障信号信噪比低、较难提取的问题,提出了基于奇异谱分解和1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSD处理振动信号得到一组奇异谱分量;然后,根据峭度准则选取最佳分量并进行包络解调;最后,计算包络信号的1.5维谱并分析谱图中提取到的故障特征信息,实现故障类型的准确判定。试验结果表明,该算法能够有效提取轴承内、外圈早期微弱故障的特征信息,与单一方法及EMD相比具备更佳的诊断效果。
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