本文關鍵詞：基于FSWT細化時頻譜SVD降噪的沖擊特征分離方法

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【摘要】：為有效提取滾動軸承故障振動信號的故障沖擊特征,提出了基于FSWT細化時頻譜SVD降噪的沖擊特征分離提取方法。首先對原始信號進行頻率切片小波變換得到全頻帶下的時頻分布,然后根據(jù)時頻譜能量分布特點選擇出感興趣的時頻區(qū)域,再以較高的時頻分辨率對感興趣的時頻區(qū)域進行細化分析得到細化的時頻譜,從而分割出含有故障特征時頻區(qū)域。為克服噪聲對細化時頻譜精度的影響,FSWT細化分析過程融入SVD降噪,通過對FSWT細化時頻譜系數(shù)矩陣進行奇異值差分譜閾值降噪,使得FSWT細化時頻譜的沖擊特征更加明顯,最后通對降噪后的細化時頻譜進行FSWT逆變換重構,分離出故障沖擊信號。仿真分析和故障診斷實例表明,基于FSWT細化時頻譜SVD降噪的沖擊特征分離提取方法能夠成功從低信噪比信號中提取出周期性的沖擊特征,有效地實現(xiàn)對滾動軸承各種故障的診斷。
【作者單位】： 湖南大學;湖南信息職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】： 頻率切片小波變換 奇異值分解 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家科技重大專項(2012ZX04003041) 國家自然科學基金資助項目(51475158)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是旋轉機械系統(tǒng)的重要支撐元件,同時也是此類系統(tǒng)的主要故障來源。如何利用有效的故障診斷方法及時診斷出滾動軸承的各類故障,對于保障生產安全和減少經濟損失具有重要意義[1]。滾動軸承的各組成元件出現(xiàn)局部損傷故障時,故障點伴隨滾動軸承的運行會與工作表面發(fā)

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1 郭遠晶;魏燕定;周曉軍;傅雷;;S變換時頻譜SVD降噪的沖擊特征提取方法[J];振動工程學報;2014年04期

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1 資禮波;蓋增喜;;一種基于時頻譜的反Q濾波方法[A];中國地球物理2010——中國地球物理學會第二十六屆年會、中國地震學會第十三次學術大會論文集[C];2010年

2 馬新欣;陳化然;劉曉燦;姚麗;;基于HHT方法電磁波頻譜分析[A];中國地球物理學會第二十七屆年會論文集[C];2011年

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1 裴小剛;地震資料的組合型時頻譜分解方法及應用[D];成都理工大學;2014年

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本文編號：985450