【摘 要】
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针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了维纳滤波和信号变分的优点,通过交替方向
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375319),河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2018041).
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针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了维纳滤波和信号变分的优点,通过交替方向乘子算法进行优化计算,提取信号中包含的不同固有模态分量及其中心频率,VMD能有效消除模态混叠现象,提高信噪比。利用VMD方法将振动信号分解成单分量固有模态函数,每个固有模态函数具有不同的时间尺度特征,再计算各固有模态函数的时频谱。研究结果说明:基于变分模态分解时频图的轴承故障诊断方法能有效提取强背景噪声中的微弱信号和轴承故障特征,其性能
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