| 多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用 |
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| 投稿时间：2016-01-13 |
| 中文关键词:多通道相关 经验模式分解 滚动轴承 故障诊断 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:国家自然科学基金（１１２２７２０１，１１３７２１９９，５１２０８３１８）；河北省自然科学基金（Ａ２０１４２１０１４２） |
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| 中文摘要: |
| 在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。 |
| 英文摘要: |
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| 马增强,谷朝健,柳晓云.多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2017,(1):64-69. |
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