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形态学滤波和EEMD在滚动轴承故障诊断中的应用

         

摘要

在滚动轴承早期的故障检测中,由于有用的冲击信号较为微弱,干扰噪声信号远远强于冲击信号,故障轴承特征频率提取困难.针对此问题,提出了改进形态学滤波和集合经验模态分解(EEMD)相结合的故障轴承特征频率提取方法.首先,通过改进形态学滤波对信号进行降噪处理;通过E E MD分解,得到各本征模态分量(IMF),并求出峭度;最后将峭度最大的两个分量重构,求出重构信号的Teager能量谱,进而提取出故障信号的特征频率.仿真结果表明,该方法有效降低了噪声的影响;实测分析中,实现了滚动轴承的故障诊断.

著录项

  • 来源
    《国防交通工程与技术》 |2020年第6期|43-47|共5页
  • 作者单位

    石家庄铁道大学电气与电子工程学院 河北 石家庄 050043;

    石家庄铁道大学电气与电子工程学院 河北 石家庄 050043;

    石家庄铁道大学电气与电子工程学院 河北 石家庄 050043;

    石家庄铁道大学电气与电子工程学院 河北 石家庄 050043;

    省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室 河北 石家庄 050043;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TH165.3;
  • 关键词

    EEMD; 形态学滤波; 滚动轴承; 故障诊断;

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