【摘 要】
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针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51777074);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018MS124,2018YQ03)~~
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针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所
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