基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究-论文.pdf

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1、振动与冲击第33卷第11期JOURNALOFVIBRATIONANDSH0CK基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究张永祥，王孝霖，张帅，朱杰平(海军工程大学动力工程学院，武汉430033)摘要：为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息，将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域，结合奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)和相关峭度，提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解，然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量，提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。关键词：奇异

2、值分解；相关峭度；滚动轴承；故障诊断中图分类号：TH133．3；TN911文献标志码：ARollingelementbearingfaultdiagnosisbasedonsingularvaluedecompositionandcorrelatedkurtosisZHANG一xiang，WANGXiao—lin，ZHANGShuai，ZHUJie-ping(CollegeofPowerEngineering，NavalUniversityofEngineering，Wuhan430033，China)Abstract：Inordertoextractthefaintfaultinformat

3、ionfrombearingcomplicatedvibrationsignals，thecorrelatedkurtosiswasintroducedintothefieldofrollingbearingfaultdiagnosis．CombiningSVDandthecorelatedkurtosis，anewfeatureextractionmethodforrollingbearingfaultswasproposed．Accordingtothismethod，thebearingvibrationsignalsweredecomposedwiththeSVDmethodfirst

4、ly，thenwiththecorelatedkurtosisthedecomposedcomponentswereselected，fromthemtheweakfaultsignalswereextracted．Theeffectivenessofthemethodwasdemonstratedwithbothsimulationandtestresults．Keywords：singularvaluedecomposition(SVD)；corelatedkurtosis；roilingbearing；faultdiagnosis滚动轴承在各类旋转机械中应用广泛，是机械设要的应用，在特征

5、信息分离和弱信号提取方面取得了备的关键零部件，也是易损元件。振动监测法适用于良好的效果-3]。Hankel矩阵方式下的SVD分量信号各种类型和工况的轴承，且适于早期故障监测和在线具有线性叠加特性，通过选取感兴趣的分量进行叠加，监测，是常用的滚动轴承故障监测诊断方法。滚动轴可以实现对信号特征信息的提取J。利用SVD分离出承的工作环境一般包含很多其它机械零部件，检测信的分量信号进行特征提取时，关键在于有用分量的确号中存在诸如机器不平衡产生的振动、齿轮啮合振动定，分量的选择影响信号处理的效果。等强背景噪声，滚动轴承轻微故障的特征信息往往淹本文首先分析了Hankel矩阵方式下SVD的信号没在背景噪声中

6、，很难被发现和提取出来。分解原理，指出其信号分解的实质是一种线性叠加分近年来，众多学者对轴承的故障诊断进行了广泛解J。随后，引入了相关峭度的概念，并对相关峭度的研究⋯，常用方法的核心集中于消噪和特征提取。小定义进行了阐述J。对SVD的特征提取方法进行研究，波分析在原信号中故障冲击相对明显时，可以获得更结合轴承振动信号的特点，提出了根据相关峭度进行为明显、可以确认的时域冲击特征，但是小波分析的频SVD分量信号选择的轴承故障特征提取方法。对滚动带特性使其难以对微弱故障特征进行有效提取。奇轴承故障冲击振动信号展开研究，通过仿真信号和工程异值分解(SVD)近年来在信号的处理分析中获得了重实测的滚动轴承

7、振动信号对该方法的有效l生进行验证。1SVD的信号分解和特征提取基金项目：国家自然科学基金资助项目(50979109)；国防重点预研基金资助项目(9140A27020413JB11076)1．1SVD的信号分解原理收稿日期：2013—05—15修改稿收到日期：2013—07一O9奇异值分解是指：对于一个实矩阵A∈R一，必第一作者张永祥男，教授，博士生导师，1963年2月生定存在正交矩阵U∈R～和正