【摘 要】
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为更准确提取旋转机械故障特征,提出了基于全矢二元经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过多传感器正交采集旋转机
【机 构】
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郑州工程技术学院机电与车辆工程学院,浙江大学机械工程学院,郑州大学机械工程学院
【基金项目】
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河南省创新型科技人才队伍建设工程(C20150034);河南省科技攻关项目科技攻关项目(172102210116);河南省高等学校重点科研项目(18A460006;19A460029);郑州工程技术学院科技创新团队建设计划资助项目(CXTD2017K1)
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为更准确提取旋转机械故障特征,提出了基于全矢二元经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过多传感器正交采集旋转机械故障同一截面上的振动信号,并将其组成一个复数;然后运用BEMD将复数按旋转速度从高到低的顺序自适应地分解到各自的频带,得到系列复固有模态分量(Complex Intrinsic Mode Functions,CIMFs);提出复数相关系数的概念,并用于组合CIMFs得到新的复旋转分量以防同一频率的信号
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