机械设计与研究 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (04): 82-85.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4339
谢俐;杨乐;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 为有效消除滚动轴承故障振动信号中噪声,更好提取故障特征频率,提出了基于局部特征尺度分解和奇异值差分谱的故障诊断方法。该方法首先利用局部特征尺度分解将非平稳信号分解成若干个不同频带的内禀尺度分量;然后对包含故障特征的分量构造Hankel矩阵并进行奇异值分解并求得奇异值差分谱曲线,利用差分谱最大突变点确定重构信号的阶数并重构信号;最后再求重构信号的包络谱,便可准确获得相应故障特征频率。滚动轴承故障诊断的试验结果证明,该方法能快速准确地提取出故障信息,具有一定的优势。
谢俐;杨乐;. 基于局部特征尺度分解和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(04): 82-85.
| [1] | 许勇, 蔡云泽, 宋林. 基于数据驱动的核电设备状态评估研究综述[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 267-278. |
| [2] | 刘秀丽, 徐小力. 基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(2): 182-190. |
| [3] | 马航宇, 周笛, 卫宇杰, 吴伟, 潘尔顺. 变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1368-1377. |
| [4] | 卓鹏程, 严瑾, 郑美妹, 夏唐斌, 奚立峰. 面向滚动轴承全生命周期故障诊断的GA-OIHF Elman神经网络算法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(10): 1255-1262. |
| [5] | 胡晓强，仲训昱，张霄力，彭侠夫，何荧. 基于支持向量机辅助的四轴陀螺两级故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(11): 1151-1156. |
| [6] | 高家宝;许昕;潘宏侠;付志敏;. 基于信息熵与神经网络的供输弹系统早期故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(02): 181-184+188. |
| [7] | 周建民;游涛;尹文豪;张龙;张臣臣;. 基于融合FCM-SVDD模型的滚动轴承退化状态识别[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 124-129. |
| [8] | 赵璐;许昕;潘宏侠;付志敏;高家宝;. 基于信息熵与信息融合的供输弹系统故障诊断研究[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 169-172. |
| [9] | 张龙;宋成洋;邹友军;崔路瑶;雷兵;. 基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 96-104. |
| [10] | 张龙;吴佳敏;吴荣真;宋成洋;易剑昱;. 基于多尺度熵与SOM神经网络的滚动轴承故障识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 105-110. |
| [11] | 周建民;王发令;张龙;李鹏;张臣臣;. 基于RBF神经网络与模糊评价的滚动轴承退化状态定量评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 116-122+127. |
| [12] | 李东;刘广璞;黄晋英;张安安;. 基于EEMD-SVD与SVM的轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 123-127. |
| [13] | 张航;许昕;潘宏侠;梁海英;. 基于ITD与PSO-SVM的供输弹系统故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 197-200. |
| [14] | 熊国良;毛志德;张龙;成俊良;. 经验模态分解与核马氏距离的滚动轴承性能退化评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(04): 96-100+104. |
| [15] | 陆纪文;. 基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 100-103. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||
