【摘 要】
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为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于局部均值分解（local mean decomposition,LMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过LMD将非平稳的原始轴
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51075292）资助
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为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于局部均值分解（local mean decomposition,LMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过LMD将非平稳的原始轴承故障信号分解为若干个PF（product function）分量,由于背景噪声的影响,难以从PF分量准确得到故障频率,对PF分量进行Hankel矩阵重构和奇异值分解,相应的得到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个PF分量进行消噪和重构,然后再求重构后PF分量的包络谱,便能准确地得到故障频率。仿真分析和滚动轴
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