【摘 要】
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如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解（Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD）和敏感奇异值分解（Sensit
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61563024,51169007）,云南省科技计划项目（2012CA022,2013DH034）,云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目（2011C1017）.
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如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解（Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD）和敏感奇异值分解（Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD）的故障诊断方法.首先对时域振动信号进行ITD预处理,并根据峭度准则选取包含故障信息的敏感旋转（Proper Rotation,PR）分量用于振动信号重构,以凸显振动信号局部特征;然后对此时频信号进行敏感SVD分析,通过敏感
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