基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取

• 作者: 吴建德 李葵 范玉刚
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解 Teager能量算子 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（17）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 195-199
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 4218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0111

摘要

为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题，提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator，TKEO）的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离，提取信号的突变信息；利用TKEO计算突变信息的瞬时能量，对该能量信号进行频谱分析，从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征，用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取，利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型，表明了该方法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴建德	昆明理工大学信息工程与自动化学院	53	158	7.0	10.0
5	范玉刚	昆明理工大学信息工程与自动化学院	48	210	8.0	12.0
9	李葵	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	17	3.0	3.0