时变奇异值分解在轴承故障特征提取中的应用研究

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针对滚动轴承的故障识别问题,在奇异值分解的基础上,提出了一种时变奇异值分解方法来提取轴承故障的频谱特征。在信号上加滑窗后,对滑窗内的每一段信号都进行奇异值分解,构建出一个时变奇异值矩阵,其每一行为时变奇异值序列。时变奇异值序列不仅具有良好的周期性,其频率还与原信号的周期成分相对应。实验结果表明,该方法相比于传统方法在轴承故障特征提取方面具有明显优势。
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