【摘 要】
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为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法.首先利用传统CE
【机 构】
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西安工程大学 机电工程学院 西安 710048
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为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法.首先利用传统CEEMDAN对原始信号初步分解,获得若干特征分量(IMFs)和固有模态分量,将若干IMFs运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的IMF分量进行二次分解和二次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪.最后利用凯斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始信号提高2.2dB.
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