【摘 要】
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针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解（Empirical Mode Decomposition简称EMD）的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,北京东方振动和噪声技术研究所
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针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解（Empirical Mode Decomposition简称EMD）的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的
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