【摘 要】
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在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解（SSVD）和总体平均经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。对时域振动信
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61563024,51169007）, 云南省科技计划资助项目（2012CA022,2013DH034）, 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划资助项目（2011CI017）
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在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解（SSVD）和总体平均经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。对时域振动信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子选择反映故障冲击特征的敏感SVD分量,并利用定位因子定位分量信号所对应奇异值进行振动信号重构,以滤除噪声干扰;对降噪信号进行EEMD,根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量（IMF）,有效提取局部微弱故障信息;利用Teager-Kaiser能量算子（TKEO）计算故障信息的瞬时能量,并对其
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