基于GVMD与流形学习的滚动轴承故障诊断研究

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滚动轴承作为机械设备中传递载荷的常用零部件,在运行的时候很容易因划痕、剥落、过压等问题而造成轴承局部损伤,滚动轴承发生故障不单会损坏设备还可能会引发事故。因此,加强滚动轴承的运行状态的监测和故障数据的分析是非常重要的。在实际复杂的生产环境中,获取的振动信号包含着高频的噪声成分,对信号进行预处理获取关键信息,是信号特征提取以及诊断的重要步骤;分析滚动轴承振动信号能够获取丰富的设备状态信息,提取有效的鉴别特征不仅可以提高故障诊断的精准度还可以提高早期预报的可靠性。因此,本文将滚动轴承的加速度信号作为研究
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