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CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用
1
作者
古莹奎
林忠海
刘平
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第3期148-152,共5页
滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN...
滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN分解,得出一组固有模态函数(IMF),利用加权峭度因子选取其中有效IMF重构信号,再将重构的信号进行BSS分离。对分离出的信号做解调包络分析,从其解调谱中提取故障信号的特征频率。结果证明了此方法可以有效地分离轴承的内外圈故障,使故障特征更易被提取。
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关键词
滚动轴承
自
适应
白噪声
的
完备
集成
经验模态分解
盲源分离
加权峭度因子
特征提取
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职称材料
题名
CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用
1
作者
古莹奎
林忠海
刘平
机构
江西理工大学机电工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第3期148-152,共5页
基金
国家自然科学基金资助(61963018)
江西省自然科学基金(20181BAB202020)。
文摘
滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN分解,得出一组固有模态函数(IMF),利用加权峭度因子选取其中有效IMF重构信号,再将重构的信号进行BSS分离。对分离出的信号做解调包络分析,从其解调谱中提取故障信号的特征频率。结果证明了此方法可以有效地分离轴承的内外圈故障,使故障特征更易被提取。
关键词
滚动轴承
自
适应
白噪声
的
完备
集成
经验模态分解
盲源分离
加权峭度因子
特征提取
Keywords
Rolling Bearings
Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise
Blind Source Separation
Correlation Kurtosis Factor
Feature Extraction
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [电子电信—通信与信息系统]
TN911.7 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用
古莹奎
林忠海
刘平
《机械设计与制造》
北大核心
2024
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