为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分...为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。展开更多
文摘为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。
