| SVD-LMD联合降噪和TEO的滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 谢小正,李俊,赵荣珍,崔振琦.SVD-LMD联合降噪和TEO的滚动轴承故障诊断[J].机械传动,2021,45(6):104-112. |
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| 作者姓名： | 谢小正 李俊 赵荣珍 崔振琦 |
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| 作者单位： | 兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州 730050;甘肃筑鼎建设有限责任公司,甘肃 嘉峪关 735100 |
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| 摘 要： | 针对随机噪声背景下滚动轴承局部损伤信息提取困难的问题,提出了一种奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)联合降噪,并结合Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的特征提取新方法.首先,利用SVD方法对滚动轴承故障振动信号进行处理,初步剔除背景噪声;然后,使用LMD方法分解降噪后的信号,依据相关系数指标筛分出敏感乘积函数(Product function,PF)并加以重构;最后,对重构的信号进行TEO解调分析,将解调谱中幅值突出的频率成分与故障特征频率理论值进行对比,提取故障信息.结果表明,该方法可有效提取轴承局部损伤的特征频率,最终实现故障诊断.
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| 关 键 词： | 滚动轴承 奇异值分解 局部均值分解 Teager能量算子 故障诊断 |
Fault Diagnosis of Rolling Bearings based on SVD-LMD Joint De-noising and TEO |
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| Xie Xiaozheng,Li Jun,Zhao Rongzhen,Cui Zhenqi.Fault Diagnosis of Rolling Bearings based on SVD-LMD Joint De-noising and TEO[J].Journal of Mechanical Transmission,2021,45(6):104-112. |
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| Authors: | Xie Xiaozheng Li Jun Zhao Rongzhen Cui Zhenqi |
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