基于SVD和CEEMDAN的故障轴承诊断方法

摘要

本发明涉及基于SVD和CEEMDAN的故障轴承诊断方法，包括：采集轴承振动信号；计算时频分布，初步判断轴承是否产生故障；对原始故障轴承信号进行奇异值分解去噪重构；对初步降噪信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到多个本征模态分量；计算各个本征模态分量与原信号之间的KL散度，剔除无效分量；对有效本征模态分量进行重构；对重构信号进行自相关去噪，再对其画包络谱，提取清晰的故障特征频率，诊断轴承故障类型。本发明利用奇异值分解去噪后重构，进行模态分解，并剔除无效分量，再利用重构信号的包络谱进行故障诊断，有效提高了轴承故障诊断的准确性；本发明消除了模态混叠，极大地降低了计算资源的消耗，提高了信号分解效率。