自适应奇异值分解的随机共振提取微弱故障特征

• 作者: 李志星 石博强
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 振动 农业机械 故障检测 奇异值分解 互信息差分谱 微弱特征
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 农业装备工程与机械化
• 页码范围: 60-67
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 4766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.008

摘要

针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法.首先,将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号,构建互信息差分谱,权衡各分量信号对原始信号的贡献率,自适应选取有效奇异值个数,以克服已有方法人为主观选择或仅考虑奇异值大小等不足;其次,对选取的有效奇异值对应的分量信号自适应随机共振,使其微弱故障特征增强;最后,对增强的分量信号统计学平均以提取微弱故障特征.仿真和轴承外圈故障试验结果表明,该方法不仅克服了强背景噪声下有效奇异值的选取困难,而且结合自适应随机共振,有效提取出仿真信号100 Hz和轴承外圈155.5 Hz的故障特征频率,因此,所提方法不仅能够更好的增强微弱故障特征,而且分析结果优于单纯的奇异值分解和随机共振方法.该文提出的方法不仅可适用于强噪声背景下轴承的故障诊断,同时为农业机械设备的轴承故障诊断提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石博强	北京科技大学机械工程学院	110	731	14.0	19.0
2	李志星	北京科技大学机械工程学院	9	33	4.0	5.0