本文關(guān)鍵詞：基于Teager能量算子和EEMD的滾動軸承故障診斷方法　出處：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對應(yīng)用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法難以提取強噪聲背景下滾動軸承微弱故障特征的問題,提出了將最小熵反褶積(minimum entropy deconvolution,MED)和小波閾值去噪與EEMD相結(jié)合的改進(jìn)方法.先采用MED對滾動軸承振動信號降噪,增強沖擊特征;然后利用基于EEMD的小波閾值去噪方法處理降噪后信號得到一組固有模態(tài)分量(intrinsic mode function,IMF),并依據(jù)相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則剔除虛假分量;對重構(gòu)后信號進(jìn)行Teager能量算子解調(diào)分析,提取其微弱故障特征.通過仿真信號和實驗臺信號驗證了該改進(jìn)方法的有效性.
[Abstract]:......
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)兵器工程系;北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;中國人民解放軍92060部隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61573364)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 3.中國人民解放軍92060部隊,遼寧旅順116041)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)是一種適用于分析與處理非線性、非平穩(wěn)信號序列的方法,將復(fù)雜信號自適應(yīng)分解為一組固有模態(tài)分量(intrinsic mode function,IMF)分量,各IMF能表征原信號不同時間尺度的局部特征.但EM

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1 張玉山;張海濤;;利用Teager能量算子監(jiān)測齒輪箱狀態(tài)的研究[J];廊坊師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年03期

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本文編號：1353017