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
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
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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)
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