【摘 要】
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轴承作为旋转机械的核心零部件,在工作过程中易受其他部件影响,造成多部件耦合振动,产生的故障信号呈现非线性、非平稳特征,使得与故障信息相关的周期性冲击成分混入大量的背
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51705420,51905422)
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轴承作为旋转机械的核心零部件,在工作过程中易受其他部件影响,造成多部件耦合振动,产生的故障信号呈现非线性、非平稳特征,使得与故障信息相关的周期性冲击成分混入大量的背景噪声。传统K-奇异值分解(K-SVD)在字典学习过程中易受噪声干扰,难以确定初始化字典和迭代次数,导致稀疏表示效果较差,无法有效地提取故障特征。针对以上问题,提出了基于改进的K-SVD和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法。通过VMD对隐藏的故障特征进行提取,根据原始数据构造与故障冲击成分高度匹配的初始化字典,选用包络谱峭度作为K-S
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