基于小波包降噪和Hilbert谱奇异值的滚动轴承故障诊断

• 作者: 侯一民 孙嘉兵 张宇
• 来源期刊: 陕西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 小波包降噪 Hilbert谱 奇异值分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33
• 字数: 3142字
• 语种: 中文

摘要

Hilbert谱奇异值是对振动信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱时频矩阵后,再利用奇异值分解的方法提取矩阵的特征得到的,但对噪声比较敏感.为了消除随机噪声和局部强干扰对特征提取的影响,先利用小波包降噪,得到振动信号的谱奇异值作为故障特征,并选用SVM来诊断故障类型.试验结果表明,该方法能有效地应用于滚动轴承故障的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯一民	东北电力大学自动化工程学院	39	247	8.0	15.0
2	孙嘉兵	东北电力大学自动化工程学院	4	15	2.0	3.0