【摘 要】
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针对轴承早期故障特征微弱,极易被背景噪声淹没而不能及时检测的问题,提出了基于谐波分解和自互补Top-Hat变换的轴承微弱故障特征提取方法。首先,通过改进广义谐波小波函数,
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51307058）, 河北省自然科学基金资助项目（E2014502052）, 中央高校基本科研业务专项资金项目（2014XS83）
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针对轴承早期故障特征微弱,极易被背景噪声淹没而不能及时检测的问题,提出了基于谐波分解和自互补Top-Hat变换的轴承微弱故障特征提取方法。首先,通过改进广义谐波小波函数,使得信号分解后子带个数和带宽范围不受二进制分解方式的限制,并在此基础上应用谱峭度图方法确定信号中故障特征相对集中的最优频带;然后,对最优频带信号进行多尺度自互补Top-Hat变换,抑制背景噪声的干扰,突出微弱的故障冲击特征,并引入故障特征能量比的方法自适应确定最优结构元素的尺度;最后,通过包络解调提取出轴承微弱的故障特征。对仿真信号和实测
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