【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淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪
【机 构】
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石家庄铁道大学 机械工程学院,石家庄,050043;石家庄铁道大学 土木工程学院,石家庄,050043
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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淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法.该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,根据度量因子和信息熵准则筛选出最能表征故障信息的IMF分量进行重构;然后,利用谱峭度方法自动确定带通滤波器参数进行带通滤波,对滤波后的信号采用滑动峰态算法计算峰态时间序列即峰态包络,并根据频谱分析结果诊断轴承故障发生部位.该方法解决了带通滤波器参数选择问题,同时可提取轴承早期故障振动信号中的微弱冲击成分.利用试验信号对新方法进行检验.结果表明:与传统方法相比,新方法能够有效解决强噪声背景下的早期微弱故障的特征提取问题.
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