【摘 要】
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为了有效提取轴承故障，提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解，获得其本征模态函数。基于峭度指标，选择包含故障信息的本
【机 构】
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华北电力大学（保定）电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277074)
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为了有效提取轴承故障，提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解，获得其本征模态函数。基于峭度指标，选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构信号进行处理，提高信噪比。最后对降噪信号进行包络解调提取故障特征频率。与常见的故障特征提取方法相比，该方法能有效辨别滚动轴承的典型故障，突出故障特征，提高滚动轴承的故障诊断效果。
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