【摘 要】
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为了从较强的背景噪声中提取滚动轴故障特征信息,本文提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)与1(1/2)维谱相结合的方法提取故障特征频率.采用EEMD方法对原始信号进行分解,得到一组固有模态函数(IMF)分量;利用峭度准则对各IMF分量进行筛选并重构原始信号,以提高信号的信噪比;然后对重构的信号进行包络处理,运用1(1/2)维谱对重构后的包络信号进行分析,研究其二次相位耦合产生的非线性特征,
【机 构】
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兰州理工大学 机电工程学院,兰州 730050 中核兰铀公司,兰州 730000
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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为了从较强的背景噪声中提取滚动轴故障特征信息,本文提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)与1(1/2)维谱相结合的方法提取故障特征频率.采用EEMD方法对原始信号进行分解,得到一组固有模态函数(IMF)分量;利用峭度准则对各IMF分量进行筛选并重构原始信号,以提高信号的信噪比;然后对重构的信号进行包络处理,运用1(1/2)维谱对重构后的包络信号进行分析,研究其二次相位耦合产生的非线性特征,提取故障信号的特征频率;通过与轴承固有频率比较,识别出相应的故障.通过工程实测滚动轴承数据验证,结果表明该方法能够准确地提取故障特征频率.
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