文献类型：期刊文章

作　　者：付秀伟[1] 高兴泉[1]

FU Xiu-wei;GAO Xing-quan(College of Information ＆ Control Engineering,Jilin Institute of Chemical Technology,Jilin,Jilin 132002,China)

机构地区：[1]吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林吉林132022

出　　处：《计量学报》

基　　金：吉林省教育厅项目(20140352)

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：688-692

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对强噪声条件下滚动轴承故障冲击特征难以提取的特点,提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法。首先通过傅里叶分解将非平稳的原始轴承故障振动信号分解为若干个固有频带函数,然后运用互相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,并对重构后的信号进行奇异值差分谱降噪,最后对联合降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析,准确地识别出故障特征频率,进行故障诊断。仿真分析和试验都很好地验证了该方法的有效性。

关 键 词：计量学 滚动轴承 故障诊断 傅里叶分解  奇异值差分谱  

分 类 号：TB936] TB973]