【摘 要】
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滚动轴承作为旋转机械的重要支撑部件,对其进行早期故障诊断能提高机械运转的安全性.滚动轴承在故障早期故障信号极其微弱,并夹杂强噪声,采用希尔伯特- 黄变换（HHT）分析故障噪
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滚动轴承作为旋转机械的重要支撑部件,对其进行早期故障诊断能提高机械运转的安全性.滚动轴承在故障早期故障信号极其微弱,并夹杂强噪声,采用希尔伯特- 黄变换（HHT）分析故障噪声过程中,其分解得到的前几个本征模态函数中会出现端点效应,不利于故障部位的精准定位.本文采用最小熵反褶积方法提取冲击性较大的有效信号成分,提高信号的信噪比,实现滚动轴承故障特征的有效提取.实验结果表明MED 能有效的提取滚动轴承故障早期信号的冲击成分,充分抑制了EMD 分解带来的端点效应,提高了滚动轴承故障诊断的精度.
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