振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2012年
23期
185-190
,共6页
陈恩利%张玺%申永军%曹轩铭
陳恩利%張璽%申永軍%曹軒銘
진은리%장새%신영군%조헌명
滚动轴承%故障诊断%奇异值分解%盲信号分离
滾動軸承%故障診斷%奇異值分解%盲信號分離
곤동축승%고장진단%기이치분해%맹신호분리
滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD)可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征.将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号.数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果.
滾動軸承早期微弱故障特徵信號往往淹沒于繫統譟聲信號中而難于識彆,奇異值分解技術(SVD)可以有效降低譟聲水平,提高週期成分的提取能力,盲源分離技術可以分離故障源信號併提取故障特徵.將奇異值分解技術和盲信號分離技術的優勢應用于滾動軸承故障診斷,利用奇異值分解降譟特性消除繫統信號中的混閤譟聲,對降譟後的信號通過盲信號分離技術進行盲源分離,提取齣原始故障信號.數值倣真及實驗結果錶明,該方法可以成功地分離齣滾動軸承實測信號的典型故障,提高滾動軸承故障診斷的效果.
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