發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 21:51

　　 針對(duì)滾動(dòng)軸承早期微弱故障特征難以提取的問題,提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改進(jìn)的集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量譜的滾動(dòng)軸承微弱故障特征提取方法。該方法首先采用Hankel矩陣?yán)碚搶?duì)滾動(dòng)軸承的故障信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)得到重構(gòu)矩陣,并根據(jù)奇異值差分譜理論對(duì)重構(gòu)矩陣進(jìn)行SVD處理,實(shí)現(xiàn)信號(hào)的初步降噪;其次,對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行MEEMD分解得到一組本征模態(tài)分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和一個(gè)余量,依據(jù)峭度-相關(guān)系數(shù)規(guī)則選取出一個(gè)沖擊特征敏感的IMF分量,計(jì)算其Teager能量算子;最后,通過分析能量譜圖實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承微弱故障的模式辨識(shí)。采用美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證,并與其它模式的組合方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,該方法具有良好的降噪效果和敏感特征篩選能力,從而能更準(zhǔn)確提取出滾動(dòng)軸承早期故障頻率,實(shí)現(xiàn)故障類型的準(zhǔn)確辨識(shí)。
【部分圖文】：

基于奇異值MEEMD和Teager能量譜的微弱故障特征提取流程圖

對(duì)經(jīng)SVD降噪后的外圈信號(hào)進(jìn)行MEEMD分解，并計(jì)算得到分量的相關(guān)系數(shù)及峭度值，見圖6。從圖中可以看出高頻的IMF1分量的峭度值和相關(guān)系數(shù)均明顯大于其他分量，由2.1節(jié)中評(píng)價(jià)指標(biāo)的特性可知IMF1中故障信息最豐富，且與原信號(hào)相關(guān)性最強(qiáng)，選其作為提取故障特征的敏感分量，增強(qiáng)了基于Teager能量譜分析軸承故障的可靠性。圖3 外圈故障信號(hào)奇異值曲線圖

外圈故障信號(hào)奇異值曲線圖
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本文編號(hào)：2893650