【摘 要】
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在实际生产环境中,当风电机组滚动轴承发生故障时,其故障振动信号一般表现为含有较强背景噪声的多分量的调制信号,而故障特征往往包含在调制信息之中,因此,要获得故障特征信息,首先要将原始信号分解为单分量信号,然后进行降噪与解调。局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应信号分解方法,可将一个复杂的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单一波动分量(MOC)和一个余量。但是LOD方法采用的分段线性变换
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在实际生产环境中,当风电机组滚动轴承发生故障时,其故障振动信号一般表现为含有较强背景噪声的多分量的调制信号,而故障特征往往包含在调制信息之中,因此,要获得故障特征信息,首先要将原始信号分解为单分量信号,然后进行降噪与解调。局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应信号分解方法,可将一个复杂的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单一波动分量(MOC)和一个余量。但是LOD方法采用的分段线性变换运算,会导致分解的MOC分量产生不光滑的现象,从而可能严重影响分解的精度。为提高分解精度,基于有理样条函
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