【摘 要】
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针对滚动轴承故障成分周期性强且易被强烈的背景噪声所湮没的特点,提出了基于EEMD自适应形态学滤波的滚动轴承故障诊断方法.首先,对采集到的复杂振动信号进行EEMD分解,根据自相关函数峰态系数和峭度准则重构IMF分量以突出故障特征信息:然后,对重构信号进行基于峭度准则的自适应形态滤波;最后,将滤波后的信号进行包络解调分析.通过轮对跑合实验台实测数据的研究分析,验证了该方法的有效性和可行性.
【机 构】
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石家庄铁道大学机械工程学院, 石家庄050043 石家庄铁道大学土木工程学院, 石家庄050043
【出 处】
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2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016
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针对滚动轴承故障成分周期性强且易被强烈的背景噪声所湮没的特点,提出了基于EEMD自适应形态学滤波的滚动轴承故障诊断方法.首先,对采集到的复杂振动信号进行EEMD分解,根据自相关函数峰态系数和峭度准则重构IMF分量以突出故障特征信息:然后,对重构信号进行基于峭度准则的自适应形态滤波;最后,将滤波后的信号进行包络解调分析.通过轮对跑合实验台实测数据的研究分析,验证了该方法的有效性和可行性.
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