【摘 要】
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针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积（CYCBD）和自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61973041）； 国家重点研发计划（2019YFB1705403）； 北京高校高精尖学科建设项目；
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针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积（CYCBD）和自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。
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