【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题，提出了基于多相关-变分模态分解(MC-VMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对多加速度传感器采集到的信号进行多
【机 构】
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河北经贸大学计算机中心,河北经贸大学旅游学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51104052)
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针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题，提出了基于多相关-变分模态分解(MC-VMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对多加速度传感器采集到的信号进行多相关处理以突出故障信号特征；然后通过VMD自适应地将信号分解成多个本征模态分量(IMFs)，运用谱峭度法和包络解调对相关峭度较大的分量进行分析；最后通过包络谱识别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障实例数据中，实验结果表明，该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息。
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