【摘 要】
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滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号。提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进
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滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号。提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进行预处理,得到包含故障脉冲冲击的信号。利用kurtosis最大化准则自动获取complex Morlet小波包络分析方法的中心频率和包络带宽,对采集信号进行包络分析,最后对得到的包络信号进行独立分量分析实现各振源包络分量分离,进而获取故障冲击信号。仿真试验与模拟故障试验验证了该方法的有效性。
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