多级降噪联合特征增强的轴承故障诊断
来源：振动与冲击杂志2025年第8期北京时间：
作者：廖运虎，纪国宜jgy@nuaa
单位：南京航空航天大学航空学院，南京210000
摘要：对于强噪声背景下，滚动轴承早期故障特征难以提取的问题，本文提出以改进奇异值分解（improved singular value decomposition, ISVD）联合改进小波分解的多级降噪为预处理，以参数自适应多点最优最小熵解卷积（multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted，MOMEDA）特征增强为后处理的新方法。本文先是针对SVD难以选择奇异值的问题，提出一种改进的SVD降噪方法，避免了奇异值的选取；针对软、硬阈值小波降噪的缺陷，提出一种新的小波降噪方法。针对MOMEDA中多点峭度谱（Multi-point kurtosis spectrum，Mkurt）求解周期时易受噪声干扰问题，本文利用多级降噪对信号进行降噪预处理，再利用新的周期指标多点包络峭度谱（Multi-point envelope kurtosis spectrum，Mekurt）识别周期。通过仿真以及实验验证了本文方法的有效性和优越性。<br>
关键词：多级降噪；ISVD；改进小波分解；Mekurt；强噪声
