【摘 要】
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传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散,不能较好的处理微弱信号的特征提取问题。为了能准确识别轴承故障的微弱特征,本文将同步提取变换(Synchroextracting T
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(52075236,51675258),矿山智能装备与技术安徽省重点实验室开放基金项目(201901002)
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传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散,不能较好的处理微弱信号的特征提取问题。为了能准确识别轴承故障的微弱特征,本文将同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)引入到轴承振动信号的微弱特征增强与提取中,探讨了如何利用同步提取变换提取滚动轴承微弱特征信息,并与短时傅里叶提取变换、同步挤压短时傅里叶变换进行对分析。仿真表明,该方法明显优于短时傅里叶和同步挤压短时傅里叶变换,能够改善时频聚集性并具有一定的抗干扰能力。最后,将该方法应用到滚动轴承微弱特征增强和提取中
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