【摘 要】
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提出一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先将非平稳的原始轴承振动信号通过EEMD方法分解成若干
【机 构】
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中国神华包头矿业有限责任公司,内蒙古科技大学信息工程学院
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提出一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先将非平稳的原始轴承振动信号通过EEMD方法分解成若干个平稳的本征模函数（intrinsic modefunction,IMF）;由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率。对IMF分量构建Hankel矩阵,并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障
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