【摘要】：在強噪聲背景下的軸承故障特征信號提取,是軸承故障診斷研究中的重要內容。首先通過EMD方法對信號從高頻到低頻進行濾波處理,選取最大譜峭度IMF分量進行信號重構,使用匹配追蹤對重構信號進行脈沖提取,設置軟閾值篩選對原子進行自適應選擇,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】： 重慶三峽學院電子與信息工程學院;
【分類號】：TH133.3

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本文編號：2239032