【摘 要】
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滚动轴承是工业领域旋转机械中最重要的零部件,也是机器中最易损坏的零件之一,其工作表面发生局部缺陷时会产生异常声响。实际的滚动轴承故障声信号信噪比差,成分复杂,信号中
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:51275099);国家青年自然科学基金资助项目(编号:E050302);广州市机电设备状态监测与控制重点实验室建设资助项目(编号:2060402);广东高校优秀青年创新人才培养计划资助项目(编号:2013LYM_0068);广州市属高校科研项目(编号:1201431208)
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滚动轴承是工业领域旋转机械中最重要的零部件,也是机器中最易损坏的零件之一,其工作表面发生局部缺陷时会产生异常声响。实际的滚动轴承故障声信号信噪比差,成分复杂,信号中的冲击成分、谐振成分及噪声无法被任意单一的字典充分表示。在分析该信号时频特性的基础上,提出了一种基于声信号MCA和Hilbert谱分析的轴承故障诊断新方法。该方法通过构建一个冗余字典来逼近故障声信号,利用形态分量分析稀疏分离出故障声信号中的冲击分量、谐振分量和噪声分量三种成分,并对冲击分量进行Hilbert谱分析。经仿真和实例分析,得出该方法能
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