【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposi-tion,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用EMD方法对
【机 构】
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重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室重庆,重庆大学机械传动国家重点实验室重庆
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针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposi-tion,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率。通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。
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