【摘 要】
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为了解决滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解（VMD）和形态差值滤波器的滚动轴承故障特征提取算法。对故障信号进行VMD得到若干
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61364008);昆明理工大学复杂工业控制方向团队建设计划项目
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为了解决滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解（VMD）和形态差值滤波器的滚动轴承故障特征提取算法。对故障信号进行VMD得到若干本征模态函数;利用峭度准则选取峭度值最大的本征模函数（IMF）分量进行形态差值滤波,实现信号的特征提取;对提取的信号进行包络谱分析,得到信号的故障特征频率。应用于滚动轴承实际采集数据,结果表明：提出的方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。
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