【摘 要】
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轴承故障诊断的关键在于振动信号的前处理与故障特征参数的提取。形态滤波法可以利用特有的数学属性对故障信号进行有效的降噪处理,并突出故障信号的特征参数;同时利用集合平
【机 构】
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西京学院机电技术系,华中科技大学机械科学与工程学院
【基金项目】
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陕西省民办高等教育发展专项资金;西京学院科研基金项目(XJ130245,XJ130244)
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轴承故障诊断的关键在于振动信号的前处理与故障特征参数的提取。形态滤波法可以利用特有的数学属性对故障信号进行有效的降噪处理,并突出故障信号的特征参数;同时利用集合平均经验分解对轴承的特有故障特征进行提取。将该振动信号提取方法应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过试验表明,该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程应用。
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