【摘 要】
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滚动轴承作为现代机械设备的关键零部件,其故障特征信息通常受到强背景噪声的干扰。为了解决这一问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(VMD)和Teager能量算子(TEO)混合的滚
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滚动轴承作为现代机械设备的关键零部件,其故障特征信息通常受到强背景噪声的干扰。为了解决这一问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(VMD)和Teager能量算子(TEO)混合的滚动轴承故障诊断方法。为了解决传统的VMD算法分解模数K和二次惩罚因子α人工经验选择的问题,采用粒子群(PSO)优化VMD系统参数;应用最优的VMD系统参数对测试信号进行分解,计算每个模数的相关系数和峭度,选择分解结果的最敏感模数;利用TEO能够跟踪信号瞬态能量的特点,对最敏感模数的TEO进行频谱分析。为了验证该方法的有效性,利用滚
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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