【摘 要】
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针对工程上滚动轴承实时监测和故障诊断的需要,对6205-2RS JEM SKF深沟球轴承进行研究,提出了基于EMD-K-HT的风电机组滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD适用于非线性和非平
【基金项目】
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上海市教委科研创新项目（13YZ140）, 上海市教委重点学科资助（J51901）
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针对工程上滚动轴承实时监测和故障诊断的需要,对6205-2RS JEM SKF深沟球轴承进行研究,提出了基于EMD-K-HT的风电机组滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD适用于非线性和非平稳信号的自适应分解,将其用于风电机组滚动轴承故障特征的提取。首先对于实测的滚动轴承振动信号进行EMD分解,然后选取峭度（K）高的特征模态函数进行Hilbert（HT）变换,最后利用获取的瞬时频率作为故障特征对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明,基于EMD-K-HT变换后可以获得滚动轴承故障信号的频率特征,从而有效的识别滚
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