【摘 要】
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针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点，提出了一种基于Hilbert振动分解（HVD）与1．5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先将故障信号进行HVD分解，然后采
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
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针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点，提出了一种基于Hilbert振动分解（HVD）与1．5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先将故障信号进行HVD分解，然后采用相关系数法重构原始信号，降低噪声的干扰，增强故障信号的冲击特征，最后对重构后的信号进行1．5维Teager能量谱运算，提取出滚动轴承的故障特征。
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