期刊专题

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.01.008

基于CEEMD和奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取

引用
针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障频率难以提取的问题,提出一种基于补充总体平均经验模态分解(Complementary EEMD,CEEMD)和奇异值差分谱结合的滚动轴承故障诊断方法.CEEMD分解向原信号成对地添加符号相反的白噪声,几乎消除残留白噪声的影响.首先,对故障信号利用CEEMD算法进行分解,得到若干IMF(Intrinsic Mode Function)分量,然后运用相关系数—峭度准则对IMF分量进行筛选并重构,再对重构信号进行奇异值分解,并求出奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,最后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率.实验结果表明,提出的方法,能精确地提取滚动轴承的故障频率.

CEEMD、奇异值差分谱、相关系数—峭度准则、滚动轴承、故障诊断

32

TH133.33;TH17

2016-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

37-42

暂无封面信息
查看本期封面目录

电力科学与工程

1672-0792

13-1328/TK

32

2016,32(1)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn