【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEM
【机 构】
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石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄铁道大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11572206,11472179,U1534204,11372199);河北省自然科学基金项目(A2015210005,A2016210099);河北省教育厅项目(A2016002036)
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针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEMD和改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法。首先,对振动信号进行EEMD降噪处理;然后,基于相关峭度、信息熵和能量加权构造了自适应优选准则,选取IMF分量并进行信号重构;最后,对重构信号进行带通滤波处理,采用滑动峰态算法计算峰态时间序列,根据频谱分析结果诊断轴承故障。该方法弥补了传统方法选取IMF分量的不足,同时解决了弱冲击信号的包络问
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