基于SVD和MOMEDA的薄壁轴承故障诊断

摘要

当柔性薄壁轴承工作时,受长短轴交替产生的冲击成分以及背景噪声的影响,很难从振动信号频谱中提取出故障频率.针对这问题,提出奇异值分解(SVD)与多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的柔性薄壁轴承故障特征提取方法.该方法用SVD算法对原始信号作降噪处理,获得重构信号,应用MOMEDA对重构信号进行增强,突出周期性故障脉冲,通过对处理后的信号进行频谱分析,从而提取出相应的故障频率.通过频谱中的主导频率与柔性薄壁轴承的故障特征频率的对比,可以判断故障位置,实现轴承的故障诊断.试验数据分析结果表明,该方法可以有效提取轴承内、外圈的故障频率.