【摘 要】
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提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,
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提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的状态特征向量,通过建立Mahalanobis距离判别函数判断滚动轴承的工作状态和故障类型.实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断.
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