【摘 要】
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在滚动轴承早期的故障检测中,由于有用的冲击信号较为微弱,干扰噪声信号远远强于冲击信号,故障轴承特征频率提取困难。针对此问题,提出了改进形态学滤波和集合经验模态分解(E
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室
【基金项目】
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大学生创新创业训练项目(S201910107061)
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在滚动轴承早期的故障检测中,由于有用的冲击信号较为微弱,干扰噪声信号远远强于冲击信号,故障轴承特征频率提取困难。针对此问题,提出了改进形态学滤波和集合经验模态分解(EEMD)相结合的故障轴承特征频率提取方法。首先,通过改进形态学滤波对信号进行降噪处理;通过EEMD分解,得到各本征模态分量(IMF),并求出峭度;最后将峭度最大的两个分量重构,求出重构信号的Teager能量谱,进而提取出故障信号的特征频率。仿真结果表明,该方法有效降低了噪声的影响;实测分析中,实现了滚动轴承的故障诊断。
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