【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和优化的频带熵(OFBE)相结合的轴承故障特征提取方法。针
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1306103),国家自然科学基金资助项目(51875272,51675251),云南省基础研究重点项目(2017FA02)
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针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和优化的频带熵(OFBE)相结合的轴承故障特征提取方法。针对EEMD的多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),如何选出更能反映故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于频带熵的敏感IMF的选取方法。首先,对原始振动信号进行EEMD分解,获得一系列IMFs;然后,对原信号和各个IMF分量求频带熵,在熵值最小处设计带通滤波器带
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