【摘 要】
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受环境噪声、传递路径、信号衰减以及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承早期微弱冲击性故障的信号特征难以提取。近年来,最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)
【机 构】
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郑州商学院信息与机电工程学院,河南理工大学机械与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1604140,U1304523),河南省科技攻关资助项目(172102210021)
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受环境噪声、传递路径、信号衰减以及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承早期微弱冲击性故障的信号特征难以提取。近年来,最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)已经成功应用在旋转机械故障检测中来提取振动冲击。MED方法的提取过程是一个迭代选择的过程,通过迭代选择一个有限脉冲响应使信号的熵最小,从而对信号进行滤波。但是该方法有一定的局限性:其对于单一冲击的信号解卷积效果良好,但是处理具有强噪声或者多个冲击源共同作用时的信号很困难。为了解决这个问题,提出新的解卷积方法:最大
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