【摘 要】
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针对风电机组滚动轴承早期故障诊断,文章提出了一种以改进的Duffing振子与经验模态分解（EMD）相结合的混沌检测系统对早期微弱的故障信号进行有效识别的方法。首先利用EMD将采集
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项金（2014ms24）
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针对风电机组滚动轴承早期故障诊断,文章提出了一种以改进的Duffing振子与经验模态分解（EMD）相结合的混沌检测系统对早期微弱的故障信号进行有效识别的方法。首先利用EMD将采集到的振动信号分解成几个内蕴模式函数分量IMF,将包含故障特征的IMF作为外加策动力输入混沌系统,通过正逆向检测过程观察相轨迹的变化情况来确定是否捕捉到轴承早期的微弱故障特征信号。Duffing振子不仅能很好地抑制噪声,而且对内部策动力同频的微弱周期信号非常敏感,信噪比可达-45 d B。EMD分解法对信号进行初步筛选进一步提高了检
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