计算机工程与应用 ›› 2014, Vol. 50 ›› Issue (17): 195-199.
李 葵,范玉刚,吴建德
LI Kui, FAN Yugang, WU Jiande
摘要: 为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离,提取信号的突变信息;利用TKEO计算突变信息的瞬时能量,对该能量信号进行频谱分析,从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征,用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取,利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型,表明了该方法的可行性和有效性。