【摘 要】
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的运行状态是否正常往往影响整台机器的性能。因此,对滚动轴承进行故障诊断具有重要的意义。滚动轴承的故障诊断一般是对非线性时间序列表示的信号进行分析,比如特征提取、状态识别。主要研究内容如下:(1)滚动轴承信号往往含有噪声,为了降低噪声对特征提取的影响,因此有必要在特征提取之前对信号作降噪处理。本文提出了基于相空间重构技术的主分量分析降噪算法,并
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的运行状态是否正常往往影响整台机器的性能。因此,对滚动轴承进行故障诊断具有重要的意义。滚动轴承的故障诊断一般是对非线性时间序列表示的信号进行分析,比如特征提取、状态识别。主要研究内容如下:(1)滚动轴承信号往往含有噪声,为了降低噪声对特征提取的影响,因此有必要在特征提取之前对信号作降噪处理。本文提出了基于相空间重构技术的主分量分析降噪算法,并用仿真信号和滚动轴承故障实验数据证明了该方法在降噪方面的有效性。(2)研究了形态滤波与基
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