【摘 要】
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针对不同转速下，不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障，提出一种基于局域均值分解（Local Mean De—composition，LMD）和Lempel-Ziv指标的滚动轴承损伤程度识别方法。LMD方法是一种新
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,西安电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY11148)资助
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针对不同转速下，不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障，提出一种基于局域均值分解（Local Mean De—composition，LMD）和Lempel-Ziv指标的滚动轴承损伤程度识别方法。LMD方法是一种新的自适应时频分析方法，将轴承振动信号分解为若干个瞬时频率有物理意义的乘积函数（Production Function，PF），再结合峭度条件找出蕴含故障信息的最优PF分量，计算其PF函数和包络的Lempel-Ziv的归一化值，再加权求和得到最终的Lempel-Ziv综合指标，表征了不同故障的损伤程度
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