【摘 要】
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针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575055);“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项(2015ZX04001002)
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针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。
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