【摘 要】
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当滚动轴承处于早期故障阶段的时候,受环境噪声和信号衰减的影响,滚动轴承振动信号特征频率成分难以精确提取,并且在信噪比较低时CE E M D不能很好提取微弱故障。针对上述问
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当滚动轴承处于早期故障阶段的时候,受环境噪声和信号衰减的影响,滚动轴承振动信号特征频率成分难以精确提取,并且在信噪比较低时CE E M D不能很好提取微弱故障。针对上述问题,提出了基于互补集合经验模态分解(com plem entary ensem ble em pirical m ode decom position,CE E M D)和最大相关峭度解卷积(m axim correlated kurtosis deconvolution,M CK D)相结合的故障特征提取方法(CE E M D-M CK D)。两种方法的结合有效解决了CE E M D分解后无法提取出淹没在背景噪声中的微弱信号特征问题,又保持了信号的完备性,避免了有用信息的损失。通过仿真和试验验证了该方法的有效性及优点。
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