内蒙古自治区自然科学基金(2010MS0714)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
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- 应用多分辨SVD和ICA的轴承复合故障诊断研究被引量：4
- 2014年
- 针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于多分辨奇异值分解(SVD)和独立分量分析(ICA)的复合故障诊断方法。首先利用多分辨SVD将复合故障振动信号分解为几个分量实现维数的增加;然后将分解得到的分量组合为混合信号,并利用ICA进行欠定盲分离;最后对分离后的独立分量进行Hilbert包络解调,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。通过对滚动轴承内外圈复合故障的试验信号分析表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征信息。
- 孟智慧王昌
- 关键词：奇异值分解独立分量分析欠定盲分离
- 基于SVD降噪和谱峭度的滚动轴承故障诊断被引量：14
- 2013年
- 提出将奇异值分解(SVD)和谱峭度结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,将原始振动信号构造为Hankel矩阵,进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱进行有效的消噪;然后,利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络和Fourier变换得到包络解调谱,即可实现故障特征的提取。对滚动轴承故障试验信号的分析表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现故障诊断。
- 孟智慧王昌
- 关键词：滚动轴承奇异值分解HANKEL矩阵
- 联合SVD在滚动轴承复合故障诊断中的应用
- 2013年
- 针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离,且含有强烈噪声的问题,提出了联合SVD的复合故障诊断方法。首先利用多分辨SVD将复合故障振动信号分解为几个分量即可实现复合故障的分离;然后将分解得到的分量利用SVD差分谱进行消噪;最后对消噪后分量进行希尔伯特包络解调,由此实现对复合故障特征信息的提取和故障识别。通过对滚动轴承内外圈复合故障的试验信号分析表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征信息。
- 孟智慧王昌
- 关键词：滚动轴承
