【摘 要】
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机械故障的声发射信号中往往掺杂着各种干扰和噪声,为解决这-问题,提出了小波变换、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和马氏距离相结合的滚动轴
【机 构】
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沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金（2012ZB54007）,中航工业产学研专项（cxy2012sh17）
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机械故障的声发射信号中往往掺杂着各种干扰和噪声,为解决这-问题,提出了小波变换、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和马氏距离相结合的滚动轴承故障诊断方法;首次将马氏距离引入到轴承声发射信号的故障诊断中.该方法首先对故障轴承的声发射信号进行小波去噪处理,再对去噪后的信号进行EEMD分解,将其分解为多个固有模式函数（简称IMF）.其次采用马氏距离的方法消除EEMD分解结果中的虚假分量,提取能够反映轴承故障特征的IMF分量,突出高频共振成分.
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