【摘 要】
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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
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,内蒙古科技大学机械工程学院
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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
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