【摘 要】
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为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号
【机 构】
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宁夏理工学院机械工程学院; 国网辽宁省电力有限公司锦州市供电公司;
【基金项目】
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宁夏高等学校科学技术研究项目(NGY2017213);宁夏高等学校“双师型教师实践锻炼计划”项目(7-153)
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为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号转化为平稳的角域信号,再运用EEMD技术对角域信号进行预处理,应用互相关与峭度准则提取有效的IMF分量,最后对IMF分量进行DT-CWT降噪,分析降噪后的角域信号阶次谱,能够有效提取特征阶比。通过实验验证了该方法的有效性,为实际滚动轴承在非稳定运行时的微弱故障识别提供参考。
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