【摘 要】
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针对电机轴承早期故障的振动信号容易被强噪声所淹没,不易检测的难题,提出了总体经验模态分解（EEMD）与Duffing振子相结合的检测方法。先将轴承故障振动信号经EEMD分解为IMF分量
【基金项目】
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揭阳市科技计划项目(201305)
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针对电机轴承早期故障的振动信号容易被强噪声所淹没,不易检测的难题,提出了总体经验模态分解（EEMD）与Duffing振子相结合的检测方法。先将轴承故障振动信号经EEMD分解为IMF分量,再根据轴承故障特征频率确定Duffing振子系统中内置策动力的频率,建立Duffing振子检测模型;以IMF分量为外加策动力输入检测系统,以系统相轨迹跃迁至大尺度周期状态为判据,检测出电机轴承故障及其类型。通过对轴承实验数据的检测,验证了该方法的可行性和有效性。
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