【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于最小熵解卷积（Minimum entropy deconvolution,MED）和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过MED对滚动轴承故障信号
【机 构】
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湖南信息职业技术学院,湖南大学机械与运载工程学院
【基金项目】
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湖南省科技厅项目（2013FJ3019）,（14C0825）
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针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于最小熵解卷积（Minimum entropy deconvolution,MED）和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过MED对滚动轴承故障信号进行降噪处理,然后设计不同长度结构元素的形态滤波器对降噪后的信号进行差值形态滤波,最后利用峭度准则筛选出峭度值最大的最佳形态滤波分量,进行幅值谱分析提取轴承故障特征频率。应用该方法分析了滚动轴承内圈故障模拟信号和实验测试信号,取得良好的分析效果,证明了该方法的有效性。
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