【摘 要】
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针对电池极片轧机的轧辊磨损故障无法实现准确诊断维护的问题,提出了一种针对低频轧振动特征信号提取的方法,对轧辊故障实现在线诊断。先采用集合经验模态分解(EEMD)对振动电
【基金项目】
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河北省科技计划(16211927)资助项目
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针对电池极片轧机的轧辊磨损故障无法实现准确诊断维护的问题,提出了一种针对低频轧振动特征信号提取的方法,对轧辊故障实现在线诊断。先采用集合经验模态分解(EEMD)对振动电压信号进行固态分析,得出轧辊磨损和整机振动的特征频率并重构,再进行自适应滤波去除掉噪声中的共模干扰并对整机振动进行抑制,最后通过小波变换提取低频信号中的轧辊磨损特征信号。通过模拟极片轧机振动和不同方法的对比实验选出最佳方法,并将其应用到极片轧机振动平台中,结果表明,提出的方法能够有效的抑制50 Hz以下的背景噪声,可以在0~5 Hz频段内提取出极片轧机轧辊磨损的振动特征信号。
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