公开(公告)号：CN113865867B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202110958624.4

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔玲丽 ,  孙梦昕 ,  王华庆 ,  姜宏

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于幅值特性奇异值分解的轴承故障诊断方法，把故障频率等的幅值特性作为奇异分量的选择指标——故障包含度(FIC)。首先是原始信号的Hankel矩阵构造与SVD分解，其次利用所提指标FIC对分解所得的SCs进行信息评估，最后选出携带故障信息的SCs以重构降噪信号。轴承故障仿真信号与实验信号的试验结果表明：相比于传统的差分奇异值分解方法(DS‑SVD)，所提方法能选出故障信息量更大的奇异分量，且能在外界干扰下诊断出故障。新方法可用于信号降噪和故障弱特征的增强。

公开(公告)号：CN113865867A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202110958624.4

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔玲丽 ,  孙梦昕 ,  王华庆 ,  姜宏

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于幅值特性奇异值分解的轴承故障诊断方法，把故障频率等的幅值特性作为奇异分量的选择指标——故障包含度(FIC)。首先是原始信号的Hankel矩阵构造与SVD分解，其次利用所提指标FIC对分解所得的SCs进行信息评估，最后选出携带故障信息的SCs以重构降噪信号。轴承故障仿真信号与实验信号的试验结果表明：相比于传统的差分奇异值分解方法(DS‑SVD)，所提方法能选出故障信息量更大的奇异分量，且能在外界干扰下诊断出故障。新方法可用于信号降噪和故障弱特征的增强。