基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法

• 作者: 向阳 周洋 黄进安 黄陈哲
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 微弱故障 变分模态分解 奇异值能量标准谱 Teager能量算子
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 212-217,253
• 页数: 7页
• 分类号: TH113.1|TN911.7
• 字数: 4459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.04.039

摘要

对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法.首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF.然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构.最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率.运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向阳	武汉理工大学能源与动力工程学院	103	566	13.0	17.0
5	周洋	武汉理工大学能源与动力工程学院	10	57	4.0	7.0
9	黄进安	武汉理工大学能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0
13	黄陈哲	武汉理工大学能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0