【摘 要】
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风电机组发电机滚动轴承早期故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响微弱故障信号的提取,导致故障识别非常困难。提出一种基于最小熵反褶积（Minimum Entropy Deconvolu
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2015BAA06803）.
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风电机组发电机滚动轴承早期故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响微弱故障信号的提取,导致故障识别非常困难。提出一种基于最小熵反褶积（Minimum Entropy Deconvolution,MED）和变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）结合的风电机组发电机滚动轴承故障特征提取方法。先应用MED算法对采集的振动信号进行降噪,突出被噪声所掩盖的故障冲击脉冲,后应用VMD算法对降噪后的信号进行分解,得到一系列固有模态函数（Intrinsic Mode F
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