【摘 要】
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为了更准确的诊断滚动轴承是否发生故障，提出了利用Teager能量算子求LMD分量能量信号，再做其1.5维谱的方法。局部均值分解（ Local Mean Decomposition，简称LMD）算法分解得到一组乘
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;
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为了更准确的诊断滚动轴承是否发生故障，提出了利用Teager能量算子求LMD分量能量信号，再做其1.5维谱的方法。局部均值分解（ Local Mean Decomposition，简称LMD）算法分解得到一组乘积函数分量，每一个分量都可近似看作一个线性平稳的单分量信号。 Teager能量算子可以追踪信号瞬态能量，使故障冲击成分突出。1.5维谱具有降低频谱中高斯噪声影响的作用。新的故障诊断方法结合了各方法的优点，能有效地提取滚动轴承故障信号的特征频率及其倍频。通过对实测滚动轴承外圈、滚动体、内圈故障信号的分析，有效地提取了各种故障的特征频率，验证了新方法在滚动轴承故障特征提取中的可靠性。
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