【摘 要】
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针对强噪声背景下滚动轴承故障诊断中存在的非平稳非线性信号特征提取这一难题,提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步压缩小
【机 构】
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江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江南大学机械工程学院,日本国立三重大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775243),江苏省重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术项目(BE2017002),江南大学自主科研计划重点项目(JUSRP51732B)资助.
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针对强噪声背景下滚动轴承故障诊断中存在的非平稳非线性信号特征提取这一难题,提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步压缩小波变换的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),该方法首先对信号进行LCD分解,将其分解成多个內禀尺度函数(Intrinsic Scale Component,ISC),选取包含有效频率成分的ISC作为SWT的输入信号,使用SWT对其作进一步分析,从而提取
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