【摘 要】
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针对滚动轴承的振动信号因非线性、非平稳且信噪比低而造成故障特征难以提取的问题，基于辛几何模态分解（Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD）和多点最优最小熵解卷积调整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOMEDA）理论，提出了SGMD-MOMEDA故障提取方法。首先
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFF0203100）； 河南省重点研发与推广专项（212102210351）； 河南省科技攻关项目（202102210075）～～；
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针对滚动轴承的振动信号因非线性、非平稳且信噪比低而造成故障特征难以提取的问题，基于辛几何模态分解（Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD）和多点最优最小熵解卷积调整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOMEDA）理论，提出了SGMD-MOMEDA故障提取方法。首先，使用SGMD对故障信号进行分解，得到一列的辛几何分量（Symplectic Geometry Components, SGC）;其次，依据相关性准则选取SGC进行信号重构，并确定MOMEDA分解参数；最后，使用MOMEDA方法对重构信号进行处理以提高信噪比，并利用包络谱分析对处理后的信号提取故障特征。仿真和实验结果表明，该方法能够准确地提取滚动轴承的故障频率，且与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法的对比结果显示了SGMD方法作为预处理其分解结果更加准确，在故障诊断领域具有较大的应用价值。
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