国内刊号:31-1316/TU
国际刊号:1000-3835
发布日期:
作者:余建波,刘海强,郑小云,周炳海,程辉,孙习武
单位:1.同济大学机械与能源工程学院 上海 201804;2.上海航天设备制造总厂 上海 201100
关键词:轴承故障;故障特征提取;固有时间尺度分解;奇异值分解;稀疏编码收缩
针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,本文提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic time scale decomposition, ITD)与稀疏编码收缩(Sparse coding shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(命名为ITD-SCS)。ITD能自适应地将振动信号分解成若干固有旋转分量(Proper rotation,PR),选择有效的PR分量突显信号的冲击特征。进一步采用奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)对每一有效PR实施滤噪作为SCS的前置滤噪单元以提高信号的稀疏性。最后,通过SCS利用极大似然估计方法提取合成信号中的冲击特征。将ITD-SCS应用于轴承内圈故障仿真信号和外圈实际故障振动信号的实验结果表明,ITD-SCS能有效提取强背景噪声下的轴承故障信号的冲击特征。<br>
来源:2018年第19期
《振动与冲击》期刊编辑部