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基于S变换与奇异值中值分解的滚动轴承故障诊断

作者:字玉,周俊 日期:2022-09-22/span> 浏览:134 查看PDF文档

基于S变换与奇异值中值分解的
滚动轴承故障诊断*
字玉,周俊*

(昆明理工大学 机电工程学院,云南 昆明 650500)


摘要:为了有效地提取出滚动轴承故障信号的冲击特征,提出了一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解(SVMD)算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用S变换对滚动轴承原始振动信号进行了时频变换,得到了其时频系数矩阵,通过SVMD对时频系数矩阵进行了计算,筛选出合适的奇异值用以降噪;然后,通过仿真的方式,对结果进行了S逆变换,以获得信号的时域冲击特征;最后,以滚动轴承(型号N205)外圈、滚动体故障为例,进行了故障信号冲击特征提取实验,通过对轴承的外圈和滚动体故障数据分析处理,对基于STSVMD算法的有效性进行了验证。研究结果表明:通过采用基于STSVMD算法,得到了滚动轴承外圈的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;基于STSVMD算法,得到了滚动轴承滚动体的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;该结果证明,基于STSVMD算法在滚动轴承故障信号冲击特征的提取方面是有效的。

关键词:滚动轴承振动信号;故障频率;S变换;奇异值中值分解;冲击特征提取;信号降噪处理

中图分类号:TH133.33;TH17文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)07-0949-06



字玉,周俊.基于S变换与奇异值中值分解的滚动轴承故障诊断[J].机电工程,2022,39(7):949-954.

ZI Yu, ZHOU Jun.Fault diagnosis of rolling bearing based on S transform and singular value median decomposition[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2022,39(7):949-954.


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