基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取与诊断研究

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滚动轴承的工作状态对生产过程中大型装备或者机械系统的可靠运行至关重要,开展滚动轴承的故障诊断技术研究一直是当前制造领域的研究重点。本文以滚动轴承为研究对象,从信号预处理、故障特征提取和故障类型识别三个方面,开展了基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断研究,提出了基于小波阈值降噪、变分模态分解和机器学习算法相结合的故障诊断方法。本文主要研究内容如下:(1)提出一种基于小波阈值的振动信号降噪处理方法。滚动轴承所处的工作环境中往往伴随着强烈的噪声干扰,导致采集到的振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳的特征。针对
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