基于机匣振动信号的滚动轴承故障特征提取

• 作者: 付道鹏 蒋东翔 韩特
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 滚动轴承 机匣测点 故障特征提取 奇异值分解 差分谱
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 144-149
• 页数: 6页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 4553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2016.05.030

摘要

通过进行带机匣测点的滚动轴承故障模拟实验，获取滚动轴承在故障状态条件下，轴承座测点和机匣测点的振动数据。分析结果显示，相对于轴承座，机匣上的振动信号成分复杂，轴承故障特征不明显，直接进行包络解调无法提取故障特征。通过奇异值分解(singular value decomposition，SVD)，差分谱中各峰值处奇异值可以表征不同成分的信号。当轴承故障信号微弱时，第一个峰值处的奇异值重构信号往往代表转频及其调制信号分量，选取该靠后峰值处的奇异值进行信号重构可以有效提取轴承故障特征信号。研究内容为实际基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障特征提取提供了一种新的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋东翔	电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室清华大学热能工程系	3	82	2.0	3.0
2	韩特	电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室清华大学热能工程系	1	1	1.0	1.0
3	付道鹏	电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室清华大学热能工程系	1	1	1.0	1.0