李志星，石博强

（1. 北京科技大学机械工程学院，北京 100083； 2. 内蒙古科技大学机械工程学院，包头 014000）

自适应奇异值分解的随机共振提取微弱故障特征

李志星1,2，石博强1※

（1. 北京科技大学机械工程学院，北京 100083； 2. 内蒙古科技大学机械工程学院，包头 014000）

针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题，提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法。首先，将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号，构建互信息差分谱，权衡各分量信号对原始信号的贡献率，自适应选取有效奇异值个数，以克服已有方法人为主观选择或仅考虑奇异值大小等不足；其次，对选取的有效奇异值对应的分量信号自适应随机共振，使其微弱故障特征增强；最后，对增强的分量信号统计学平均以提取微弱故障特征。仿真和轴承外圈故障试验结果表明，该方法不仅克服了强背景噪声下有效奇异值的选取困难，而且结合自适应随机共振，有效提取出仿真信号100 Hz和轴承外圈 155.5 Hz的故障特征频率，因此，所提方法不仅能够更好的增强微弱故障特征，而且分析结果优于单纯的奇异值分解和随机共振方法。该文提出的方法不仅可适用于强噪声背景下轴承的故障诊断，同时为农业机械设备的轴承故障诊断提供参考。

振动；农业机械；故障检测；奇异值分解；互信息差分谱；微弱特征

0 引 言

近年来，随着农业科学技术的发展，农业机械设备不断向大功率、大型化、高速化方向发展，而轴承是农业机械设备的重要部件之一，其故障严重危害设备的健康运行，严重情况下可能导致机毁人亡，因此，农业机械设备的故障诊断越来越受到重视[1-3]。……