【摘 要】
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针对微分局部均值分解(Differential Local Mean Decomposition,DLMD)不能自适应判断微分次数的问题,提出一种改进DLMD和Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51765022,No.61663017),云南省科技计划项目(No.2019FD042)
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针对微分局部均值分解(Differential Local Mean Decomposition,DLMD)不能自适应判断微分次数的问题,提出一种改进DLMD和Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)解调的滚动轴承故障特征提取方法.首先,构建中点-局部均值距离与绝对偏度之和的DLMD微分次数判定指标,将信号分解为若干个乘积函数(Product Function,PF)分量;其次,计算敏感因子筛选有效PF分量并重构;最后,计算TKEO谱,提取滚动轴承的故障
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