【摘 要】
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针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)由于模态混叠现象难以有效提取轴承故障特征的问题,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(time varying filtering based
【机 构】
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徐州生物工程职业技术学院,上海航天控制技术研究所
【基金项目】
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江苏省科技厅产学联合创新项目(BY2012173)
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针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)由于模态混叠现象难以有效提取轴承故障特征的问题,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical modede composition,TVF-EMD)的轴承故障诊断方法。首先利用TVF-EMD方法对轴承故障信号进行自适应分解,得到一组内禀模态函数(intrinsicmodefunctions,IMFs),然后根据峭度最大准则选取包含主要故障特征信息的IMF分
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