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基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法
基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法
摘要：
随着工业化的快速发展，滚动轴承作为一种常见的机械传动部件，在工业生产中承载着重要的作用。然而，由于工作环境恶劣和长期运转，滚动轴承往往容易出现各种故障，这严重影响了设备的正常运行和寿命。因此，如何快速、准确地诊断滚动轴承的故障成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法。
关键词：滚动轴承；故障诊断；傅里叶分解；奇异值差分谱
1.引言
滚动轴承作为一种常见的机械传动部件，在各种设备中发挥着至关重要的作用。然而，长时间的工作和恶劣的工作环境使得滚动轴承容易出现故障，严重影响了设备的正常运行和寿命。因此，快速、准确地诊断滚动轴承故障成为了一项重要的研究方向。
2.相关工作
目前，滚动轴承故障诊断方法主要有时域分析、频域分析和组合分析等。时域分析包括峰值幅值、包络分析和时域指标等。频域分析主要是基于FFT（快速傅里叶变换）对滚动轴承的振动信号进行频谱分析。组合分析是将时域和频域分析方法相结合，提高故障诊断的准确性。
3.方法介绍
本文提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法。首先，对滚动轴承振动信号进行傅里叶分解，得到振动信号的频谱图。然后，将频谱图进行奇异值分解，得到奇异值谱。接着，对奇异值谱进行差分，得到奇异值差分谱。最后，根据奇异值差分谱中的故障特征区域进行故障诊断。
4.试验与分析
为验证该方法的有效性，我们进行了一系列滚动轴承故障试验。结果表明，基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法在故障诊断准确性上具有显著优势，能够准确、快速地识别出滚动轴承的故障类型。
5.结论
本文通过基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法，实现了对滚动轴承故障的准确诊断。该方法结合了傅里叶分解和奇异值差分谱的优势，在故障诊断准确性和速度上都具有显著优势。未来的研究可以进一步优化算法，提高诊断的精度和实用性。
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