【摘 要】
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针对电机轴承振动信号的非平稳性、提取的信号不精确的特点,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、能量矩的特征提取方法与自组织特征映
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁工程技术大学机械工程学院,大连船舶重工集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307076),辽宁省自然科学基金资助项目(20180550268)
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针对电机轴承振动信号的非平稳性、提取的信号不精确的特点,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、能量矩的特征提取方法与自组织特征映射网络(Self-organizing Maps,SOM)相结合的故障诊断方法。首先利用EEMD处理原始振动信号,将其分解成一系列具有不同特征时间尺度的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。由于轴承状态变化,在不同频带下IMF的特征随时间尺度和能量分布的不同而不同,由于能
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