基于非平稳信号处理的滚动轴承智能故障诊断方法研究

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滚动轴承是旋转机械中使用最为广泛和最易受损的零部件之一,其工作状态直接影响到整个机械系统的性能,对其进行故障诊断具有重要的实际意义。基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断方法是国内外使用最多、也是最有效的方法之一。然而滚动轴承运行时产生的振动信号是典型的非平稳随机信号,如何从振动信号中提取出能准确反映轴承运行状态的故障特征是至关重要的一步。针对传统经验模态分解方法存在的问题,对极值点和筛选终止条件的确定方法进行了改进,提出了一种用具有一定可分度的内禀模态函数与原信号间的相关系数作为表征轴承运行状
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