基于小波分析及奇异值差分谱理论的滚动轴承故障诊断  

Rolling bearing fault diagnosis based on wavelet analysis and difference spectrum theory of singular value

作　　者：邵克勇[1] 蔡苗苗[1] 李鑫[2] 

机构地区：[1]东北石油大学电气信息工程学院,大庆163318 [2]大庆钻探工程公司,大庆163458

出　　处：《制造业自动化》2013年第8期79-82,共4页Manufacturing Automation

摘　　要：针对强烈背景噪声下的滚动轴承故障信号,故障特征频率难以提取的问题,提出了基于小波分析及奇异值差分谱理论的滚动轴承故障诊断。该方法首先从整体上滤波,利用小波分析单子带信号重构改进算法将原始滚动轴承信号的频带准确地二进划分成一系列子带,实现不同频段的信号分离,找到故障特征频率可能存在的某一子带;然后进行局部滤波,主要是利用此子带信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱理论进行去噪;最后求其频谱得到滚动轴承的故障特征频率,从而判断出故障部位。仿真实验结果表明,该方法是一种有效的故障诊断方法。

关 键 词：滚动轴承 小波分析 奇异值差分谱 故障诊断 

分 类 号：TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]