【摘 要】
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本文针对旋转机械中滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了一种基于能量的VMD模态数k优化选取方法用以提取滚动轴承早期故障特征。首先对振动信号进行VMD预分解,分别在
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51375067)
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本文针对旋转机械中滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了一种基于能量的VMD模态数k优化选取方法用以提取滚动轴承早期故障特征。首先对振动信号进行VMD预分解,分别在不同k值条件下计算本征模态分量信号能量和。根据基于能量的模态数选取准则,确定最佳模态数值对信号进行VMD分解,之后对重构信号进行解调。将该方法运用到仿真和实际故障信号中,有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征,实现了早期故障特征判别,同时避免了信号分解过分或不足,具有一定的应用价值和实际意义。
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