【摘 要】
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滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能.提出EEMD（总体平均经验模态分解）和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断.经验模态分解具有自
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滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能.提出EEMD（总体平均经验模态分解）和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断.经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象.针对EMD分解方法的不足,引入改进型算法EEMD.首先将振动加速度信号进行EEMD分解,计算各阶IMF峭度值的大小,选择峭度值较大的IMF分量,利用Hilbert变换对其进行包络谱分析,提取故障特征频率,辨识滚动轴承故障.通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法的
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