本文關(guān)鍵詞：基于CEEMD-WPT的滾動(dòng)軸承特征提取算法

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【摘要】：為實(shí)現(xiàn)對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號中特征頻率成分的精確提取,提出了將互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,簡稱CEEMD)與小波包變換(wavelet package transform,簡稱WPT)相結(jié)合即CEMMD-WPT特征信號提取算法。兩種方法的結(jié)合既有效解決了CEEMD分解后依然存在的模態(tài)混疊問題,又消除了進(jìn)行WPT處理后產(chǎn)生虛假頻率分量、頻率混淆現(xiàn)象的影響。通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,并應(yīng)用于實(shí)際,取得很好的結(jié)果。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)信息與控制學(xué)院;南京信息工程大學(xué)江蘇省網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中心;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 小波包變換 互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 特征提取
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51405241,51505234,51575283)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最廣但最易損壞的機(jī)械零件,其工作好壞直接影響機(jī)械的工作狀態(tài),故對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號中的特征成分實(shí)現(xiàn)精確提取十分重要。由于機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號多為非線性非平穩(wěn)信號,時(shí)頻分析方法如小波變換(wavelet trans-form,簡稱WT)、希爾伯特黃變換(Hilbert

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本文編號：768356