【摘 要】
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针对变转速工况滚动轴承早期故障特征微弱且难以提取的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(VMD)和多点最优最小熵反褶积修正(MOMEDA)的故障诊断方法.对振动信号进行角度重
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军用车辆工程系
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针对变转速工况滚动轴承早期故障特征微弱且难以提取的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(VMD)和多点最优最小熵反褶积修正(MOMEDA)的故障诊断方法.对振动信号进行角度重采样,将信号转化为角域平稳信号;利用中心阶次确定VMD分解层数,对角度重采样信号进行分解;基于相关系数指标选取敏感的本征模态函数(IMF)分量,运用MOMEDA算法对该分量进行特征增强,实现微弱故障的提取.仿真信号和轴承实测信号的分析结果表明:该方法能成功提取变转速下轴承早期故障的微弱特征.
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