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题名一种WACEEMDAN和MSB的轴承故障诊断方法
被引量：2
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作者
王星河
王红军
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机构
北京信息科技大学机电工程学院
高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地
现代测控技术教育部重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期91-99,共9页
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基金
北京市科技计划项目(Z201100008320004)
国家自然科学基金(51975058)项目资助。
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文摘
针对滚动轴承发生故障时的冲击信号易被噪声淹没和其非平稳的特性,以及传统使用自适应白噪声平均总体经验模态分解(CEEMDAN)时固有模态函数(IMFs)中的有效信息不能被充分利用等问题,提出了一种基于加权自适应白噪声平均总体经验模态分解(WACEEMDAN)和调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,使用CEEMDAN将采集的非平稳振动信号分解成若干具有平稳特性的IMFs;然后,构建了一种强调敏感分量的新型指标:相关—峭度值,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WACEEMDAN信号;最后,应用调制信号双谱(MSB)分解WACEEMDAN信号中的调制分量并提取故障特征频率。研究结果表明,通过使用西安交通大学通用轴承数据集和我们试验台进行了验证,所提出的WACEEMDAN—MSB方法能够准确的提取出轴承故障特征频率,从而验证了WACEEMDAN—MSB方法的有效性。
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关键词
加权自适应白噪声平均总体经验模态分解
调制信号双谱
故障诊断
特征提取
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Keywords
weighted average complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise
modulation signal bispectrum
fault diagnosis
feature extration
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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