基于SVD转子不平衡不对中故障的轴心轨迹识别

摘要

针对转子轴心轨迹存在噪声、共振等外部干扰问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)对转子信号进行降噪提纯的方法。通过采集转子轴向信号X和径向信号Y构造Hankel矩阵,对矩阵进行SVD分解,根据奇异值差分谱峰值选取有效奇异值来重构信号,将重构后信号合成轴心轨迹完成降噪提纯过程。经仿真分析,SVD能有效对信号进行降噪提纯。在转子实验中,将SVD用于转子故障轴心轨迹提纯。实验结果表明,经SVD降噪后的轴心轨迹清晰可见,转子不平衡的轴心轨迹为椭圆形,不对中的轴心轨迹为香蕉形,与理论相符。因此,SVD算法能有效提纯轴心轨迹并成功识别转子故障。