多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用 |
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引用本文: | 马增强,谷朝健,柳晓云.多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用[J].石家庄铁道学院学报(社会科学版),2017(1):64-69. |
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作者姓名: | 马增强 谷朝健 柳晓云 |
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作者单位: | 石家庄铁道大学 电气与电子工程学院;石家庄铁道大学 电气与电子工程学院;石家庄铁道大学 电气与电子工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(11227201,11372199,51208318);河北省自然科学基金(A2014210142) |
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摘 要: | 在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。
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关 键 词: | 多通道相关 经验模式分解 滚动轴承 故障诊断 |
收稿时间: | 2016/1/13 0:00:00 |
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