【摘 要】
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滚动轴承作为大型旋转机械设备中的关键零部件之一,对保证机械设备正常运行起着举足轻重的作用。因此对其提前进行预知维修具有非常重要的意义。而振动信号特征提取的好坏直接影响着衰退过程的变化趋势及预测精度。如何建立正确的轴承退化评价指标关系到预测结果的准确性。在滚动轴承发生故障之前采取相应的措施,从而避免其事故的发生,对保证设备能够正常运行至关重要。本文在滚动轴承现有的振动信号特征提取方法的基础上,提出了
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滚动轴承作为大型旋转机械设备中的关键零部件之一,对保证机械设备正常运行起着举足轻重的作用。因此对其提前进行预知维修具有非常重要的意义。而振动信号特征提取的好坏直接影响着衰退过程的变化趋势及预测精度。如何建立正确的轴承退化评价指标关系到预测结果的准确性。在滚动轴承发生故障之前采取相应的措施,从而避免其事故的发生,对保证设备能够正常运行至关重要。本文在滚动轴承现有的振动信号特征提取方法的基础上,提出了CEEMD和小波包半软阈值相结合的特征提取方法,此方法区别于传统时域、频域、时频域特征。在保证了原始信号
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