【摘 要】
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针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心,昆明理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61663017&61563024);云南省科技计划项目(2015ZC005)资助
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针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与Lempel-Ziv复杂度(简称LZC指标)分析相结合的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,对滚动轴承振动信号进行CEEMD分解,得到多个IMF(Intrinsic mode function)分量;然后,基于峭度最大准则选取有效IMF分量并计算其Lempel-Ziv复杂度综合指标;最后,根据
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