【摘要】：在強(qiáng)噪聲背景下的軸承故障特征信號(hào)提取,是軸承故障診斷研究中的重要內(nèi)容。首先通過(guò)EMD方法對(duì)信號(hào)從高頻到低頻進(jìn)行濾波處理,選取最大譜峭度IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),使用匹配追蹤對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行脈沖提取,設(shè)置軟閾值篩選對(duì)原子進(jìn)行自適應(yīng)選擇,與其他方法相比,更有效地提取出了故障沖擊成分。
[Abstract]:Bearing fault feature extraction under strong noise background is an important part of bearing fault diagnosis. Firstly, the signal is filtered from high frequency to low frequency by EMD method, the maximum spectral kurtosis IMF component is selected for signal reconstruction, the reconstructed signal is extracted by matching tracking, and the soft threshold filter is set to select the atom adaptively. Compared with other methods, the fault impact components are extracted more effectively.
【作者單位】： 重慶三峽學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.3

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本文編號(hào)：2239032