【摘 要】
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针对现有旋转机械故障诊断模式的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断的方法.首先建立了滚动轴承故障振动信号模型,对原始振动信号做EMD（empirical mode d
【机 构】
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中山火炬职业技术学院,中山天誉真空科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（61273168）,中山市社会公益科研项目（2017B1131）
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针对现有旋转机械故障诊断模式的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断的方法.首先建立了滚动轴承故障振动信号模型,对原始振动信号做EMD（empirical mode decomposition）分解,并对包含有故障调制信息的IMF（intrinsic mode function）分量做信号重构,最后采用遗传算法对重构信号和故障信号模型做数据拟合,根据拟合结果可知损伤点所在部位和损伤程度.通过在风力发电机组齿轮箱高速端滚动轴承故障诊断中的应用,验证了方法的有效性和实用性.
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