[发明专利]基于SVD和VMD的机械件故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110594636.3 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113375939B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 王林军;蔡康林;徐洲常;刘洋 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G01M13/00 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于SVD和VMD的机械件故障诊断方法，包括：获取机械件的振动信号；与无故障机械件相比较，判断有无异常；对振动信号进行奇异值分解，计算奇异值序列的相邻奇异值的差值，得到差分谱；分析差分谱，确定重构阶数，对机械件振动信号进行重构；将重构信号分解成模态分量，确定最优的模态分量数量；再对原故障诊断的机械件的振动信号进行变分模态分解；选出加权峭度指标值较大的模态分量进行信号合成；利用合成信号生成包络谱；根据包络谱判断机械件的故障类型。本发明解决了变分模态分解方法分解参数难以确定的问题，对重构信号的变分模态分解以确定最优的模态分量数量的过程中，考虑了模态分量与原信号的相关性，确定的分解参数更优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svd vmd 机械 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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