【摘 要】
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针对传统滚动轴承损伤评估方法未考虑故障特征的稳定性和有效性导致评估的准确度不高的问题,提出了基于改进EMD(empirical mode decomposition)的滚动轴承故障增长特征提取和
【机 构】
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四川财经职业学院,四川省计算机研究院
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目(2016GZ0427)
论文部分内容阅读
针对传统滚动轴承损伤评估方法未考虑故障特征的稳定性和有效性导致评估的准确度不高的问题,提出了基于改进EMD(empirical mode decomposition)的滚动轴承故障增长特征提取和损伤评估技术。使用EMD将不同损伤程度的故障信号分解为一系列的奇异值分量(singularity value decomposition,SVD),建立不同SVD分量描述的故障增长趋势,分析各级分量对故障增长过程的稳定性和敏感性,提取能够有效感知故障增长过程的奇异值分量作为故障增长特征,建立滚动体、内环和外环故障以
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