【摘 要】
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滚动轴承故障振动信号采集中往往含有大量的噪声信号。为了从含噪信号中提取故障特征,首先对采集的信号进行小波降噪,然后利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD
【机 构】
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中航工业航空动力机械研究所,航空发动机振动技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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航空创新基金资助项目(2012B60804R);航空科学基金资助项目(2014ZD08007)
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滚动轴承故障振动信号采集中往往含有大量的噪声信号。为了从含噪信号中提取故障特征,首先对采集的信号进行小波降噪,然后利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）得到若干个内禀模态函数（intrinsic mode function,IMF）,并考虑分解的各模态函数的能量特征,将分解后的IMF分量与分解前信号的能量比作为判断标准,剔除附加低频成分,最后选取有效的IMF集进行包络谱分析,提取故障特征。通过仿真分析和以真实滚动轴承为研究对象的故障诊断实验,表明该方法有效地去
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