【摘 要】
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针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归（SVD-AR）模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别（VPMCD）方法相结合应用于轴承故
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61663017);云南省重大科技专项资助项目(2015ZC005)
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针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归（SVD-AR）模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别（VPMCD）方法相结合应用于轴承故障诊断。对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱对分量信号进行筛选,对能够反映故障信息的分量信号建立AR模型,提取轴承振动信号的特征信息;采用VPMCD对滚动轴承运行状态进行识别。实验证明了方法的合理性和有效性。
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