【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51275426),国家自然科学基金资助项目(51475386)
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针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(PermutationEntropy,PE)及优化K-均值聚类算法相结合的轴承故障诊断方法。首先通过改进LMD将非线性、非平稳的原始故障振动信号分解出一系列的乘积函数(ProductionFunction,PF)分量,对包含主要故障信息的PF分量提取PE值作为故障特征分量,在提取特征量的基础上,最
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