【摘 要】
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滚动轴承的故障信号具有非平稳和非线性的特性,轴承局部故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所淹没,判别故障类型的关键在于提取故障信号的特征频率。针对这个问题,在
【机 构】
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重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室
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滚动轴承的故障信号具有非平稳和非线性的特性,轴承局部故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所淹没,判别故障类型的关键在于提取故障信号的特征频率。针对这个问题,在利用遗传算法（GA）对影响变分模态分解（VMD）的参数进行搜索的基础上,结合包络谱分析方法得到故障特征频率,从而判断故障类型。实验结果表明,该方法获得的内圈和外圈故障特征频率与理论值相差均小于1 Hz,GVMD包络谱分析算法可以实现滚动轴承早期故障的有效判别。
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