【摘 要】
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为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解（EEMD）研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有
【机 构】
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中航工业航空动力机械研究所,航空发动机振动技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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中国航空工业集团公司技术创新基金项目(2012B60804R);中国航空工业集团公司航空科学基金项目(08D08002,2014ZD08007)
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为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解（EEMD）研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数（IMF）和1个余项（ Res）,然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量
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