【摘 要】
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为了有效地将机械设备滚动轴承的非线性、非平稳信号中的故障信号提取出来，将相关峭度引入轴承故障诊断领域，结合经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和相关峭度，提出
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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为了有效地将机械设备滚动轴承的非线性、非平稳信号中的故障信号提取出来，将相关峭度引入轴承故障诊断领域，结合经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和相关峭度，提出了一种机械设备滚动轴承故障特征提取方法．该方法利用EMD将振动信号分解成为多个确定的本征模态函数（intrinsic mode function，IMF），然后根据相关峭度选取EMD分解后的分量，提取出机械设备滚动轴承的非线性、非平稳信号中的故障信号．通过仿真和实验研究验证了该方法的有效性．
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