【摘 要】
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滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后,利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）得到若干个固有模态函数（intrinsic mode
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目（2011011019-1）,国家自然科学基金资助项目（50875247）
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滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后,利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）得到若干个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）。计算各个IMF与去噪后信号的相关系数以此确定哪几个IMF是待分析信号的有效集,根据有效集中IMF的突变程度来选择不同消失矩的db系小波进行小波降噪。对IMF进行边际谱分析来判断滚动轴承哪个部位发生故障。该方法有效地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,准确地判断
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