【摘 要】
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针对应用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积（minimum entropy deconvo
【机 构】
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海军工程大学兵器工程系,北京工业大学信息学部,中国人民解放军92060部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61573364）
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针对应用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积（minimum entropy deconvolution,MED）和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法. 先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量（intrinsic mode function,IMF）,并依据相关系数准则剔除虚假分量
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