基于ICEEMDAN和小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法 |
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引用本文: | 肖茂华,张存义,傅秀清,熊龙飞,王月文,封志祥.基于ICEEMDAN和小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法[J].南京农业大学学报,2018(4). |
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作者姓名: | 肖茂华 张存义 傅秀清 熊龙飞 王月文 封志祥 |
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作者单位: | 南京农业大学工学院 |
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摘 要: | 目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。
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