【摘 要】
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针对滚动轴承的故障诊断,本文提出了一种短时能量(STE)及奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障信号特征提取新方法.首先,利用小波包分解将原始信号按照频率区间等长度分段,并对分
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029北京化工大学机电工程学院,北京100029
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对滚动轴承的故障诊断,本文提出了一种短时能量(STE)及奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障信号特征提取新方法.首先,利用小波包分解将原始信号按照频率区间等长度分段,并对分段信号求解短时能量,构造能量矩阵;再对能量矩阵进行奇异值分解,得到各奇异值参数;最后,利用闵可夫斯基距离对奇异值进行最优化选择,得到对于不同轴承状态具有较高区分度的特征参数集.利用实验室轴承数据进行实验分析,实验表明,该方法提取出的特征值能有效的区分开各种故障状态,达到故障识别效果.
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