【摘 要】
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针对如何有效提取齿轮箱滚动轴承故障信息,提出了一种改进型极值点对称模态分解(IESMD)自适应消噪与共振解调技术(DRT)相结合的诊断方法。该方法首先利用IESMD对原始滚动轴承
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51376026),江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA430004),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0662)。
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针对如何有效提取齿轮箱滚动轴承故障信息,提出了一种改进型极值点对称模态分解(IESMD)自适应消噪与共振解调技术(DRT)相结合的诊断方法。该方法首先利用IESMD对原始滚动轴承信号进行自适应分解成多个IMF分量;接着通过互相关系数方法对信号进行重构以达到消噪的目的;然后对重构信号进行谱峭度分析,通过冲击成分所在频带范围设计带通滤波器实现对重构信号的滤波处理;最后将滤波后的信号进行Teager能量谱分析,求出其瞬时幅值,并对瞬时幅值进行频谱分析,得到高频共振信号的能量谱,对比故障特征频率进行滚动轴承的故障
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