基于CEEMD和奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取

• 作者: 唐贵基 张会敏
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: CEEMD 奇异值差分谱 相关系数—峭度准则 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TH133.33|TH17
• 字数: 2654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2016.01.008

摘要

针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障频率难以提取的问题,提出一种基于补充总体平均经验模态分解(Complementary EEMD,CEEMD)和奇异值差分谱结合的滚动轴承故障诊断方法.CEEMD分解向原信号成对地添加符号相反的白噪声,几乎消除残留白噪声的影响.首先,对故障信号利用CEEMD算法进行分解,得到若干IMF(Intrinsic Mode Function)分量,然后运用相关系数—峭度准则对IMF分量进行筛选并重构,再对重构信号进行奇异值分解,并求出奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,最后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率.实验结果表明,提出的方法,能精确地提取滚动轴承的故障频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	张会敏	华北电力大学能源动力与机械工程学院	3	11	1.0	3.0