【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障信号相对微弱,经常淹没在环境噪声中而不易识别和提取的问题。提出了一种基于Chen系统的滚动轴承早期微弱故障检测方法。研究了Chen系统的非线性动力学
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2019QN132,2018MS124)
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针对滚动轴承早期故障信号相对微弱,经常淹没在环境噪声中而不易识别和提取的问题。提出了一种基于Chen系统的滚动轴承早期微弱故障检测方法。研究了Chen系统的非线性动力学特性,发现参数和初值的微小变化都有可能引起吸引子形状的明显改变,因此可以用吸引子形状的改变表征系统的微小扰动的存在。设计了基于Chen振子的微弱故障检测系统,根据Chen系统的吸引子在参数变化过程中形状有可能发生阶跃变化的特殊性质,设计了一种基于混沌吸引子形状阶跃变化的阈值选取方法,不仅实现了阈值的自动选取,还能自动识别输入信号中待测成分是
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