【摘 要】
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针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解（SVD）-形态降噪的Teager能量算子（TKEO）故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61563024,51169007）, 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目（2011CI017）
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针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解（SVD）-形态降噪的Teager能量算子（TKEO）故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分量信号进行筛选,并对其进行重构;最后利用TKEO计算重构信号的瞬时能量,得到信号的能量谱,提取振动信号的特征。将提出的方法应用于滚动轴承故障分析,结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息。
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