基于SVD-EEMD和TEO*的滚动轴承弱故障特征提取

来源 :振动.测试与诊断 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jiapeng1

【摘要】

：

将奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行结合,提出一种适用于滚动轴承弱故障状态描

【作者】

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张琛赵荣珍邓林峰吴耀春

【机构】

：

兰州理工大学机电工程学院,武警工程大学（乌鲁木齐校区）装甲车技术系

【出处】

：

振动.测试与诊断

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

集合经验模态分解方法奇异值分解 Teager能量算子谱特征提取

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203303);国家自然科学基金资助项目(51675253)

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将奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行结合,提出一种适用于滚动轴承弱故障状态描述的敏感特征提取方法。为提高信号故障信息的提取质量,对采集信号进行相空间重构得到一种Hankel矩阵。根据该矩阵的奇异值差分谱,确定降噪阶次进行SVD降燥。用EEMD分解降噪后的信号可获得11个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和1

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