【摘 要】
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局域均值分解(Local Means decomposition,LMD)是一种分解效果明显的时频分析方法,在故障诊断中应用广泛。但噪声对其分解有较大影响。为克服噪声的干扰,提出了一种能够应用于
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175387)
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局域均值分解(Local Means decomposition,LMD)是一种分解效果明显的时频分析方法,在故障诊断中应用广泛。但噪声对其分解有较大影响。为克服噪声的干扰,提出了一种能够应用于轴承信号处理,由非局部均值去噪算法和LMD相结合的新方法,该方法首先采用NLM对信号进行降噪预处理,然后以去噪信号做为输入进行LMD分解,对分解产生的PF分量与降噪信号做相关度分析,甄选PF分量,然后对有用PF分量进行包络谱分析。并将该方法应用在故障滚动轴承信号的特征提取上,结果表明该方法能有效的提取滚动轴承的故障
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