【摘 要】
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有效提取机械轴承故障信号中的特征频率是判断轴承故障类型的基础，由于轴承故障信号中夹杂了噪声成分，影响了对故障特征信息的提取。有效滤除噪声成分的同时保留有用信号成分是
【基金项目】
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国家自然科学基金（71472081）
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有效提取机械轴承故障信号中的特征频率是判断轴承故障类型的基础，由于轴承故障信号中夹杂了噪声成分，影响了对故障特征信息的提取。有效滤除噪声成分的同时保留有用信号成分是提取故障信息的关键，所以研究了一种小波阈值方法与补充的总体平均经验模态分解（CEEMD）相结合的故障提取方法。首先介绍了一种小波阈值函数，同时引入了针对振动信号峭度值的阈值策略，运用这种降噪方法对轴承故障信号进行降噪预处理，然后结合改进的EMD分解方法一CEEMD（补充的总体平均经验模态分解），对降噪后的滚动轴承的故障振动信号进行分解处理，利用
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