基于svd与改进emd的滚动轴承故障诊断.pdfVIP

2014 年 5 月 机械科学与技术 May 2014 33 5 Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering Vol．33 No．5 第 卷 第 期 DOT :10．13433 /j．cnki．1003-8728．2014．0517 基于SVD 与改进EMD 的滚动轴承故障诊断 ， 文成 周传德 ( ， 401331) 重庆科技学院机械与动力工程学院 重庆 : ( EMD) ， ( SVD) 摘要 针对 经验模 态分解 存在的模 态混叠 问题 提出 一种 奇异值 分 解 和 改进经验 。 SVD ， ， 模 态分解相结合的信号分析新方法 该方法 首先对故障信 号进行 降噪 以消除随机 干扰 EMD ， ， 再根据信号特征加入 高频谐 波信 号 并进行 进行分 解 有效 地 减 少模 态混叠现 象 最后 对 EMD ( IMF) ， Hilbert 分解得到的 高频本征模 态分量 进行代 数 运 算得到故障冲 击成 分 经 包络 分 ， 。 ， 析 提取 出故障特征信息 仿真信 号分析 了这种 方法的 实施 过 程 并将 该 方法成 功运 用 于滚动 轴承 内圈和外 圈故障 的诊 断 中。 实验结果证 明: 该 方法 能够有效地提 取 滚动 轴承故障 特 征 信 ， 。 息 实现故障诊 断 : ; ; ; ; 关键词 奇异值分解 改进经验模 态分解 高频谐波 滚动轴承 故障诊 断 中图分类号:TH165. 3; TN911. 2 文献标识码:A 文章编号:1003-8728 (2014)05-0706-05 Ｒolling Bearing Fault Diagnosis Based on SVD and Improved EMD Wen Cheng ，Zhou Chuande (College of Mechanical and Power Engineering ，Chongqing University of Science and Technology ，Chongqing 401331) Abstract :Considering the mode mixing in empirical mode decomposition ，