【摘 要】
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为了准确识别城轨列车滚动轴承故障类型,研究了一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)和包络分析的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承的振动信号进行EMD分
【机 构】
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广州地铁集团有限公司运营事业总部,南京理工大学自动化学院
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为了准确识别城轨列车滚动轴承故障类型,研究了一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)和包络分析的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承的振动信号进行EMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function)之和,对包含主要信息成分的IMF分量作包络分析,根据包络谱的故障特征频率判断滚动轴承故障类型。实验结果表明,该方法能够准确有效地识别城轨列车滚动轴承的故障类型。
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