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针对滚动轴承信号的非平稳特征,提出基于ESMD分解和奇异值差分谱的故障特征提取方法。首先将原始非平稳信号进行ESMD分解,然后对产生的IMF分量进行FFT变换。为降低背景噪声的影响,对IMF构建Hankel矩阵,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,从而确定轴承故障的特征频率。
基于ESMD和奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取
【摘 要】
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针对滚动轴承信号的非平稳特征,提出基于ESMD分解和奇异值差分谱的故障特征提取方法。首先将原始非平稳信号进行ESMD分解,然后对产生的IMF分量进行FFT变换。为降低背景噪声的
【机 构】
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陕西理工大学机械工程学院
【出 处】
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现代制造技术与装备
【发表日期】
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2018年3期
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