【摘 要】
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针对高噪声条件下,联合平方包络谱(combined squared envelope spectrum,简称CSES)方法容易受频带内噪声和其他频带特征的干扰,导致对滚动轴承微弱故障特征提取困难的问题,提出了一种结合CSES和最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,使用谱峭度选择不同频带-滤波后的信号;其次,对所选信号进行MED滤波,增强频带内的故障特征;最后,依据CSES原理,计算上一步滤波后信号的平方包络频谱并进行归一
【机 构】
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西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804400,2017YFC0804407)。
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针对高噪声条件下,联合平方包络谱(combined squared envelope spectrum,简称CSES)方法容易受频带内噪声和其他频带特征的干扰,导致对滚动轴承微弱故障特征提取困难的问题,提出了一种结合CSES和最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,使用谱峭度选择不同频带-滤波后的信号;其次,对所选信号进行MED滤波,增强频带内的故障特征;最后,依据CSES原理,计算上一步滤波后信号的平方包络频谱并进行归一
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