【摘 要】
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针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法一稀疏带宽模态分解（sparse bandwidth mode decomposition,SBMD）.该方法将信号分解转化为约束变分问题,自
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,马鞍山市安工大工业技术研究院工业机器人研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（51505002）,安徽高校自然科学研究项目资助（2015A080）
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针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法一稀疏带宽模态分解（sparse bandwidth mode decomposition,SBMD）.该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和.另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题.实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题.
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