典型文献
基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析
文献摘要：
针对滚动轴承信号去噪及故障特征提取问题,提出一种基于SVD-CEEMDAN和KLD的滚动轴承故障诊断方法.该方法通过奇异值分解(SVD)对原始信号进行初步去噪,再利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对去噪后的非平稳振动信号进行自适应分解,得到若干本征模态函数(IMF);然后通过KL散度法(KLD)筛选有效本征模态函数(IMF)重构,再对其进行自相关去噪;最后利用包络谱分析处理去噪信号,提取故障特征频率.通过对轴承实测信号进行分析,该方法可有效抑制噪声,并能清晰地得到反映实际故障信息的信号,证实所提出方法的实用性和有效性.
文献关键词：
轴承故障分析;特征提取;SVD;CEEMDAN;KLD
中图分类号：
作者姓名：
刘洋;王林军;李立军;陈保家;徐洲常;蔡康林
作者机构：
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室,湖北宜昌443002;三峡大学机械与动力学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]刘洋;王林军;李立军;陈保家;徐洲常;蔡康林-.基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析)[J].机床与液压,2022(17):195-199
A类：
B类：
SVD,CEEMDAN,KLD,轴承故障分析,信号去噪,故障特征提取,滚动轴承故障诊断,故障诊断方法,奇异值分解,完备集合经验模态分解,非平稳振动,振动信号,本征模态函数,IMF,散度,自相关,包络谱分析,分析处理,理去,故障特征频率,实测信号,抑制噪声,故障信息
AB值：
0.291012
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