【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号的非平稳性特征以及其退化状态难以识别的问题,提出了基于多维经验模态分解（MEMD）与多元多尺度熵（MMSE）的退化特征提取方法.该方法利用多维经验模态算法在多
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405453)
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针对滚动轴承故障信号的非平稳性特征以及其退化状态难以识别的问题,提出了基于多维经验模态分解（MEMD）与多元多尺度熵（MMSE）的退化特征提取方法.该方法利用多维经验模态算法在多尺度化过程中能够有效地捕获信号不同尺度的成分的特性,更好地区分了不同退化状态的复杂度.首先,利用MEMD算法对滚动轴承不同退化状态对应的多通道信号进行同步自适应分解;然后,对多尺度IMF分量重构的信号进行多元多尺度熵分析.对试验信号进行处理,结果表明,该方法能有效反映滚动轴承退化趋势.
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