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基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取 总被引：4，自引：4，他引：0
针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承微弱故障特征。通过对仿真信号和风电齿轮箱的振动信号分析,结果表明:为了弥补在强背景噪声下EEMD对微弱信号特征提取的局限性,该文选取MED作为EEMD的前置滤波器,最后对敏感的本征模态函数进行循环自相关函数解调分析,得出了风电齿轮箱的故障来自于高速轴的微小弯曲和高速轴输出端#10轴承外圈点蚀。同时与EEMD进行对比分析,表明了这种方法对微弱故障特征提取有较好的适用性。该文为多故障共存并处于强背景噪声下的微弱特征提取提供了参考。 相似文献
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活塞敲击力是柴油机振动的主要激励源之一.在这篇文章中,首先对活塞拍击进行受力分析,建立计算拍击力的数学模型:其次用UG建立了LD1110柴油机几何模型并用MATLAB模拟了示功图,导入ADAMS创建活塞拍击振动模型:然后将数学模型计算结果与仿真结果进行对比,验证了模型的正确性;最后分析了缸套不同部位的受力大小,并研究了弹簧刚度对缸套辐射力的影响.结果发现,通过降低弹簧刚度,可以有效降低缸套辐射力的幅值,为减小振动的结构改进提供了理论依据. 相似文献
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