周福成　唐贵基　王晓龙　廖兴华

(华北电力大学科技学院1，河北 保定　071003；华北电力大学能源动力与机械工程学院2，河北 保定　071003；湖南雁能建设集团有限公司输电工程分公司3，湖南 衡阳　421000)



奇异值分解结合频率切片小波变换的轴承故障提取方法

周福成1唐贵基2王晓龙2廖兴华3

(华北电力大学科技学院1，河北 保定071003；华北电力大学能源动力与机械工程学院2，河北 保定071003；湖南雁能建设集团有限公司输电工程分公司3，湖南 衡阳421000)

针对频率切片小波变换在强背景噪声条件下故障特征识别能力不足的缺点，提出了奇异值分解和频率切片小波变换相结合的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵，根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理；继而利用频率切片小波对降噪信号进行分析，得到全频带时频图后，对能量集中的时频区域进行细化分析；通过频率切片小波逆变换得到相应的重构信号；最终可以从重构信号的波形图中提取出轴承故障特征频率信息。仿真信号和实测信号分析表明，该方法能够实现滚动轴承运行状态的准确判别，对实际工程应用具有重要意义。

轴承故障诊断特征识别特征提取奇异值分解频率切片小波变换降噪时频分析信号重构

0　引言

轴承是机械设备中支撑轴的重要零部件，其在旋转机械中必不可缺。在实际应用中，受振动传输路径及外界环境噪声等因素的影响，有效提取轴承故障并不容易,为此诸多学者都在寻求行之有效的故障诊断方法[1-2]。……