【摘 要】
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将改进的形态学滤波方法与集合经验模态分解（EEMD）方法相结合,提出一种新的滚动轴承故障诊断策略。设计一种基于递归最小二乘算法的自适应形态滤波器对轴承故障振动信号进行消
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61104183,61174032）,高等学校博士学科点专项科研基金项目（20130093110011）.
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将改进的形态学滤波方法与集合经验模态分解（EEMD）方法相结合,提出一种新的滚动轴承故障诊断策略。设计一种基于递归最小二乘算法的自适应形态滤波器对轴承故障振动信号进行消噪处理,利用EEMD自适应地将信号分解为多个分量,通过相关系数方法消除EEMD分解结果中的虚假分量后,从而得到更准确的Hilbert-Huang谱,由此提取故障信息,判断故障类型。通过轴承故障诊断实例证明了该方法的有效性。
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