基于倒谱预白化和奇异值分解的滚动轴承故障特征提取方法

• 作者: 唐贵基 张超 胡爱军 邓飞跃
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 倒谱编辑(CEP) 信号预白化 奇异值分解(SVD) 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（35）
• 所属期刊栏目: 动力机械与工程
• 页码范围: 6355-6361
• 页数: 7页
• 分类号: TH113|TH165
• 字数: 3505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2014.35.013

摘要

为了有效提取轴承的故障特征，避免轴承损伤引起的冲击成分受到离散频率分量和强背景噪声的干扰，该文提出了一种新的基于倒谱编辑(cepstrum editing procedure，cep)信号预白化和奇异值分解(singular value decomposition， SVD)的轴承故障特征提取方法。通过CEP预白化处理增强了轴承故障的冲击特性，去除复杂振动信号中的周期性频率成分，产生了只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号。构造预白化信号的Hankel矩阵，进行奇异值分解，通过差分谱理论选择表征故障冲击成分的奇异值进行矩阵重构恢复信号，去除强背景噪声的干扰，实现对故障特征的提取。试验结果表明，该方法较为理想地提取了轴承滚动体和内圈的故障特征，并且在提取效果和运算效率方面要优于基于小波-SVD差分谱故障特征提取方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超	华北电力大学能源动力与机械工程学院	55	191	8.0	12.0
2	唐贵基	华北电力大学能源动力与机械工程学院	192	2582	23.0	44.0
3	胡爱军	华北电力大学能源动力与机械工程学院	41	1181	15.0	34.0
4	邓飞跃	华北电力大学能源动力与机械工程学院	10	96	5.0	9.0