【摘 要】
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为了实现强背景噪声下的轴承故障诊断,采用了级联单稳随机共振及经验模式分解相结合的提取方法对特征量进行提取.先对振动信号进行处理,经过两级变尺度随机共振处理后的振动
【机 构】
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湖南省计量检测研究院,长沙410014
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为了实现强背景噪声下的轴承故障诊断,采用了级联单稳随机共振及经验模式分解相结合的提取方法对特征量进行提取.先对振动信号进行处理,经过两级变尺度随机共振处理后的振动信号,可在有效保留有用信息的前提下,消除部分噪声,最大程度提高信噪比.然后提取和计算各频率的分量,通用EEMD对处理后和原始信号进行分解,从而获得多级不同频带的数据分量.最后,对两种分解结果及其解调谱进行对比.通过实验对比可知,使用变尺度级联随机共振后所得信号的分解分量更能明显地表达出轴承故障信息,用STCMSR降噪及EE-MD分解相结合的方案能够有效提取出滚动轴承的微弱故障特征.
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