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基于奇异值分解和倒谱预白化随机共振的滚动轴承故障诊断

陈秦箫  卢岩  郭建超  杜娟  
【摘要】:为了实现齿轮箱轴承故障的诊断,针对强噪声以及离散频率分量干扰下的滚动轴承振动信号故障特征信息难以识别等问题,提出了一种基于奇异值分解和倒谱预白化随机共振的齿轮箱滚动轴承故障诊断方法。首先,利用奇异值分解算法将轴承故障原始振动信号进行降噪处理;然后,利用预白化算法处理降噪后的振动信号,提升轴承振动信号的冲击特性,产生包含白噪声和轴承局部故障信号的白化信号;最后,结合随机共振算法,将轴承包络信号作为检测模型的输入,增强轴承故障特征频率分量,实现故障诊断。通过信号发生器仿真分析并以美国凯斯西储大学的滚动轴承数据作为实验数据,验证了该方法在齿轮箱滚动轴承故障诊断中的可行性和有效性,可有效辨别出滚动轴承的典型故障,提高滚动轴承故障的诊断效果。

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