【摘 要】
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在工程现场采集到的轴承振动信号中常包含有大量的背景噪声,导致同步提取变换(SET)无法在时频谱图中清晰、准确地表达出滚动轴承的振动信号特征,为此,基于奇异值分解(SVD)在降噪方面的优势,提出了一种基于SVD和同步提取变换的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过SET将滚动轴承的一维振动信号转换到二维时频平面内,得到其时频谱图;然后,采用SVD对时频谱图进行了分解,根据奇异值的大小重新构造了时频谱图,此时的频谱图能清晰、准确地表达出滚动轴承振动信号的时频特征;最后,通过逆变换回到时域,对时域信号进行了解调和包络
【机 构】
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浙江机电职业技术学院 增材制造学院,浙江 杭州310053
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在工程现场采集到的轴承振动信号中常包含有大量的背景噪声,导致同步提取变换(SET)无法在时频谱图中清晰、准确地表达出滚动轴承的振动信号特征,为此,基于奇异值分解(SVD)在降噪方面的优势,提出了一种基于SVD和同步提取变换的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过SET将滚动轴承的一维振动信号转换到二维时频平面内,得到其时频谱图;然后,采用SVD对时频谱图进行了分解,根据奇异值的大小重新构造了时频谱图,此时的频谱图能清晰、准确地表达出滚动轴承振动信号的时频特征;最后,通过逆变换回到时域,对时域信号进行了解调和包络,所得到的包络谱能清晰地表达出滚动轴承的故障特征频率及其倍频.研究结果表明:相比于只进行SET的滚动轴承信号分析方法,该方法能有效地去除时频谱图中的背景噪声;并且,其包络谱能突出故障的特征频率,从而对滚动轴承进行有效的故障诊断.
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