【摘 要】
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针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障信号经验模态分解问题,提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法。该方法依赖于级联自适应分段线性随机
【机 构】
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中国矿业大学机电工程学院,中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室,晋西工业集团有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11672325,61603394),江苏省优势学科项目
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针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障信号经验模态分解问题,提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法。该方法依赖于级联自适应分段线性随机共振系统优良的降噪特性,首先对含噪信号进行降噪处理,然后再进行经验模态分解。通过对轴承故障仿真信号和滚动轴承实验信号的分析,结果表明该方法能有效滤除高频噪声,减少经验模态分解阶数,提高经验模态分解的质量,实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征提取。
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