【摘 要】
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针对复杂工况下轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于群体分解(SWD)和多点调整最优最小熵解卷积(MOMEDA)的故障诊断方法。首先,利用SWD对振动信号进行模态分解,并根
【机 构】
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丽水市特种设备检测院,武汉科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51805382),丽水市公益性技术应用研究项目(2019GYX03)。
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针对复杂工况下轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于群体分解(SWD)和多点调整最优最小熵解卷积(MOMEDA)的故障诊断方法。首先,利用SWD对振动信号进行模态分解,并根据相关系数选择有用分量;然后,利用MOMEDA对选取的分量实现弱信号特征的增强;最后,通过快速傅里叶变换进行故障特征的识别。
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