【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性特点,提出一种改进经验模态分解（EMD）和形态滤波相结合来提取故障特征信息的方法。该方法首先在原信号中加入高频谐波并进行EMD分解,减小传
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51205431）
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性特点,提出一种改进经验模态分解（EMD）和形态滤波相结合来提取故障特征信息的方法。该方法首先在原信号中加入高频谐波并进行EMD分解,减小传统EMD分解中存在的模态混叠现象,然后从高频本征模态分量（IMF）中去除高频谐波得到故障冲击成分,经形态滤波消噪后进行频谱分析,提取出故障特征信息。信号仿真分析该方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断。实验结果表明该方法能够有效提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。
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