【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准
【机 构】
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石家庄铁道大学机械工程学院; 省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室(筹); 石家庄铁道大学土木工程学院; 石家庄铁道大学数理系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(11790282;11572206;U1534204;11802184);河北省自然科学基金(A2016210099);河北省人才工程培养经费资助科研项(A2016002036)
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针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准则选取IMF分量进行重构;然后在稀疏分解阶段对信号截断分块构造矩阵,利用KSVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,再用基于信号分块思想的OMP算法进行字典原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为迭代终止条件,自适应确定迭代次数;最后对重构信号进行频谱分析,获取轴承故障特征。通过实验台故障轴承外圈和内圈试验数据的检验,验证了本方法的有效性和可行性。
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