基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取

摘要：

为了有效提取轴承故障，提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解，获得其本征模态函数。基于峭度指标，选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构信号进行处理，提高信噪比。最后对降噪信号进行包络解调提取故障特征频率。与常见的故障特征提取方法相比，该方法能有效辨别滚动轴承的典型故障，突出故障特征，提高滚动轴承的故障诊断效果。

关键词：变分模态分解、奇异值分解、滚动轴承、故障特征提取

所属期刊栏目：35

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金项目51277074

在线出版日期：2016-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：183-188