基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取

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【摘要】

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为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题，提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator，T

【作者】

：

李葵范玉刚吴建德

【机构】

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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

：

2014年17期

【关键词】

：

奇异值分解 TEAGER能量算子故障诊断 SINGULAR Value Decomposition(SVD) Teager-Kaiser Energy Ope

【基金项目】

：

国家自然科学基金（No.51169007）,云南省科技计划项目（No.2012CA022,No.2011DA005,No.2010DH004）,云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目（No.2011C1017）.

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为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题，提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator，TKEO）的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离，提取信号的突变信息；利用TKEO计算突变信息的瞬时能量，对该能量信号进行频谱分析，从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征，用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振

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