如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)和敏感奇异值分解(Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD)的故障诊断方法....如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)和敏感奇异值分解(Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD)的故障诊断方法.首先对时域振动信号进行ITD预处理,并根据峭度准则选取包含故障信息的敏感旋转(Proper Rotation,PR)分量用于振动信号重构,以凸显振动信号局部特征;然后对此时频信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子及定位因子选择敏感SVD分量重构信号,以滤除噪声干扰,提取微弱故障信息;最后利用Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,用于识别故障类型.将此方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.展开更多
文摘如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)和敏感奇异值分解(Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD)的故障诊断方法.首先对时域振动信号进行ITD预处理,并根据峭度准则选取包含故障信息的敏感旋转(Proper Rotation,PR)分量用于振动信号重构,以凸显振动信号局部特征;然后对此时频信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子及定位因子选择敏感SVD分量重构信号,以滤除噪声干扰,提取微弱故障信息;最后利用Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,用于识别故障类型.将此方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.
