【摘 要】
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为从滚动轴承故障信号中提取出包含故障信息的特征频率,提出集合经验模式分解法（EEMD）与形态滤波相结合的解调方法.该方法首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个IMF 分量,然后
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475339）
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为从滚动轴承故障信号中提取出包含故障信息的特征频率,提出集合经验模式分解法（EEMD）与形态滤波相结合的解调方法.该方法首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个IMF 分量,然后计算各IMF分量与原信号的相关系数,选择合适的IMFs 进行信号重构,再对重构后的信号进行形态滤波,滤除脉冲干扰,提取出故障特征信息.将该方法应用于滚动轴承故障诊断实例中,并将分析结果与直接对原信号进行包络谱分析解调的结果进行对比.结果表明,该方法提取故障信息的效果较包络谱分析解调的效果要好.
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