【摘 要】
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为提取滚动轴承微弱故障信号特征,提出了一种基于互补式集成经验模态分解(CEEMD)与相关性理论的轴承故障诊断方法,首先应用CEEMD方法获得内禀模态函数(IMF),然后通过IMF与原
【机 构】
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北京化工大学 机电工程学院,北京 100029
【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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为提取滚动轴承微弱故障信号特征,提出了一种基于互补式集成经验模态分解(CEEMD)与相关性理论的轴承故障诊断方法,首先应用CEEMD方法获得内禀模态函数(IMF),然后通过IMF与原始信号的互相关系数分析剔除虚假分量,完成徽弱故障信号的降噪,实现轴承故障的有效识别.同时分析了经验模态分解(EMD)、集成经验模态分解(EEMD)、互补式集成经验模态分解(CEEMD)等方法对滚动轴承故障诊断的适用性.此外还开展了轴承故障实验研究,采集了不同转速、不同故障程度下滚动轴承典型故障状态的振动信号,进行了方法验证.分析结果表明:改进的CEEMD方法与EMD、EEMD方法相比,能克服能量泄露和模态混叠现象,计算效率高;CEEMD与相关性理论结合的方法可有效提取滚动轴承故障特征,准确识别滚动轴承典型故障.
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