【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号具有非平稳性的问题,对滚动轴承非平稳信号特征提取问题进行了研究,提出了基于经验模态分解（EMD）和主成分分析（PCA）的滚动轴承故障信号特征提取方法。运用经
【机 构】
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北京化工大学诊断与自愈工程研究中心,中国科学院低温工程学重点实验室（理化技术研究所）
【基金项目】
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国家青年科学基金资助项目（51305020）, 国家重点基础研究发展计划（“973”计划）资助项目（2012CB026000）, 国家高新技术研究发展计划（“863”计划）资助项目（2014AA041806）
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针对滚动轴承故障信号具有非平稳性的问题,对滚动轴承非平稳信号特征提取问题进行了研究,提出了基于经验模态分解（EMD）和主成分分析（PCA）的滚动轴承故障信号特征提取方法。运用经EMD对滚动轴承故障信号进行分解,得到了多个本征模态分量（IMF）,计算了每个IMF的总能量值,取能量集中的前6层IMF,将每层IMF频率集中的部分等分成多段,计算每段能量值,作为该故障的特征值。运用PCA对特征值进行了维度缩减,将高维度的特征值降低为低维度的特征值,计算了特征值的累计贡献率,取累计贡献率达到80%的前多个特征值作为
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