【摘 要】
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针对滑动轴承振动信号明显的非线性非平稳性及信号中摩擦信号微弱等特点,提出一种基于变分模式分解（VMD）的滑动轴承摩擦故障特征提取与状态识别方法。采用VMD对滑动轴承振动信
【机 构】
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军械工程学院车辆与电气工程系,武汉军械士官学校四系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(E51205405,51305454)~~
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针对滑动轴承振动信号明显的非线性非平稳性及信号中摩擦信号微弱等特点,提出一种基于变分模式分解（VMD）的滑动轴承摩擦故障特征提取与状态识别方法。采用VMD对滑动轴承振动信号进行分解,将其自适应地分解为系统冲击信号、低频摩擦信号和高频摩擦信号3个分量,在此基础上定义并提取相对频谱能量矩特征参数,用于描述滑动轴承振动信号及其各分量的特征。对S195-2型柴油机曲轴轴承摩擦故障信号进行了分析,K-近邻分类器的平均识别精度达到93.3%。研究结果表明：基于VMD分解的相对频谱能量矩特征对滑动轴承的工作状态比较敏感
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