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基于SVD-EEMD和TEO*的滾動軸承弱故障特征提取
關鍵詞：集合經驗模態分解方法 奇異值分解 teager能量算子譜 特征提取
摘要：將奇異值分解(singular value decomposition,簡稱SVD)與集合經驗模態分解(ensemble empirical mode decomposition,簡稱EEMD)進行結合,提出一種適用于滾動軸承弱故障狀態描述的敏感特征提取方法。為提高信號故障信息的提取質量,對采集信號進行相空間重構得到一種Hankel矩陣。根據該矩陣的奇異值差分譜,確定降噪階次進行SVD降燥。用EEMD分解降噪后的信號可獲得11個本征模態函數(intrinsic mode function,簡稱IMF)和1個余項。依據建立的峭度-均方差準則,篩選出一個能夠有效描述故障狀態的敏感IMF分量,計算其相應的Teager能量算子(Teager energy operator,簡稱TEO),對此TEO進行Fourier變換,實現了對滾動軸承弱故障模式的有效辨識。用美國凱斯西儲大學公開的滾動軸承故障信號對所建立的方法與傳統EEMD-Hilbert法和EEMD-TEO方法進行對比,結果表明:經本方法提取的敏感特征能準確突顯滾動軸承故障頻率發生的周期性沖擊,可準確識別其故障類型。
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