【摘 要】
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经验模态分解(EMD)是一种自适应信号分解方法,由于其能够同时提供振动信号时域和频域的局部信息,在机械故障诊断领域得到广泛应用。受EMD思想的启发,基于相邻极值加权构造均
【机 构】
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液压振动与控制教育部工程研究中心,安徽工业大学机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805100),国家自然科学基金资助项目(No.51975004),安徽省自然科学基金资助项目(2008085QE215),安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2019A0053、KJ2019A092),安徽省矿山智能装备与技术重点实验室开放课题资助项目(201902005)
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经验模态分解(EMD)是一种自适应信号分解方法,由于其能够同时提供振动信号时域和频域的局部信息,在机械故障诊断领域得到广泛应用。受EMD思想的启发,基于相邻极值加权构造均值曲线,提出一种新的自适应信号分解方法—极点加权模态分解(EPWMD)。通过仿真信号分析,将提出的EPWMD方法与EMD和局部特征尺度分解(LCD)等方法进行对比,结果表明,与EMD和LCD相比,EPWMD方法在分解性能和分解精度方面有显著提高。最后,将提出的EPWMD方法应用于转子碰摩和滚动轴承局部故障信号分析,并与EMD方法进行对比,
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