【摘 要】
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机械系统所拾取的振动信号包含着许多复杂的信息成分,微弱故障信号的提取往往会受到这些成分的影响,故障识别非常困难,尤其是滚动体故障识别,往往比内圈和外圈故障识别更困难
【机 构】
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中国矿业大学化工学院,徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室
【基金项目】
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江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室开放课题（JSKLEDC201402）, 江苏省科技支撑计划（BE2013038）
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机械系统所拾取的振动信号包含着许多复杂的信息成分,微弱故障信号的提取往往会受到这些成分的影响,故障识别非常困难,尤其是滚动体故障识别,往往比内圈和外圈故障识别更困难。提出局域均值分解（local mean decomposition,LMD）与最小熵反褶积（minimum entropy deconvolution,MED）结合的方式,提取强噪声、强确定性成分下微弱故障信号的特征。先用LMD对信号做预处理,自适应地分解为若干个乘积函数（product function,PF）分量,再对前4个PF分量做ME
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