【摘 要】
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根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11272115）, 第八批河南省重点学科项目（机械工程）
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根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs（Intrinsic Mode Functions）,各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与Hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明,同态滤波
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