針對滾動軸承早期微弱故障特征難以提取的問題,提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改進的集總經(jīng)驗模態(tài)分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量譜的滾動軸承微弱故障特征提取方法。該方法首先采用Hankel矩陣理論對滾動軸承的故障信號進行相空間重構得到重構矩陣,并根據(jù)奇異值差分譜理論對重構矩陣進行SVD處理,實現(xiàn)信號的初步降噪;其次,對降噪后的信號進行MEEMD分解得到一組本征模態(tài)分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和一個余量,依據(jù)峭度-相關系數(shù)規(guī)則選取出一個沖擊特征敏感的IMF分量,計算其Teager能量算子;最后,通過分析能量譜圖實現(xiàn)對滾動軸承微弱故障的模式辨識。采用美國西儲大學的滾動軸承故障數(shù)據(jù)對所提方法進行驗證,并與其它模式的組合方法進行比較。結果表明,該方法具有良好的降噪效果和敏感特征篩選能力,從而能更準確提取出滾動軸承早期故障頻率,實現(xiàn)故障類型的準確辨識。
【部分圖文】：

基于奇異值MEEMD和Teager能量譜的微弱故障特征提取流程圖

對經(jīng)SVD降噪后的外圈信號進行MEEMD分解，并計算得到分量的相關系數(shù)及峭度值，見圖6。從圖中可以看出高頻的IMF1分量的峭度值和相關系數(shù)均明顯大于其他分量，由2.1節(jié)中評價指標的特性可知IMF1中故障信息最豐富，且與原信號相關性最強，選其作為提取故障特征的敏感分量，增強了基于Teager能量譜分析軸承故障的可靠性。圖3 外圈故障信號奇異值曲線圖

外圈故障信號奇異值曲線圖
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本文編號：2893650