【摘 要】
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轴承故障衍生早期,由于故障尺寸较小且易受环境噪声和信号衰减的影响,因此故障冲击信号往往非常微弱。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已经在轴承的故障特
【机 构】
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昆明理工大学云南省高校振动与噪声重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51465022);云南省科技厅重点资助项目(2017FA028)
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轴承故障衍生早期,由于故障尺寸较小且易受环境噪声和信号衰减的影响,因此故障冲击信号往往非常微弱。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已经在轴承的故障特征提取中有一定的应用,但对于背景噪声较强时的滚动轴承的微弱故障提取效果并不理想。针对这一问题,将改进多点优化最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)与VMD相结合,研究了滤波器长度对MOMEDA效果的影响,提
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