基于改进MCA和NCT的滚动轴承故障信号阶次跟踪方法

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滚动轴承是旋转机械中最重要的部件之一,也是机械设备中主要的故障源,滚动轴承的失效将直接导致设备运行的失常。因此,准确发现滚动轴承的故障及其类型,从而进行干预以避免失效,具有重要意义。滚动轴承的振动信号包含不同的振源信号,根据各振源的不同振动形态,对各成分进行有效分离,可对滚动轴承的故障判断提供重要依据。形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)可针对不同振动形态构建稀疏表示字典,实现对不同成分的有效分离。另外,滚动轴承在实际运行中出现的转速波动造成振动信
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