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摘要:
针对强噪声条件下滚动轴承故障冲击特征难以提取的特点,提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法.首先通过傅里叶分解将非平稳的原始轴承故障振动信号分解为若干个固有频带函数,然后运用互相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,并对重构后的信号进行奇异值差分谱降噪,最后对联合降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析,准确地识别出故障特征频率,进行故障诊断.仿真分析和试验都很好地验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 滚动轴承 故障诊断 傅里叶分解 奇异值差分谱
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 688-692
页数 5页 分类号 TB936|TB973
字数 2961字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.05.17
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研究主题发展历程
节点文献
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滚动轴承
故障诊断
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奇异值差分谱
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