【摘 要】
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滚动轴承在发生损伤时,产生周期性脉冲振动,提取冲击振动的周期特征是故障诊断的关键。为了提取滚动轴承的故障特征频率,根据滚动轴承的振动响应信号特征,提出基于经验模态分
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2018A0303013196)
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滚动轴承在发生损伤时,产生周期性脉冲振动,提取冲击振动的周期特征是故障诊断的关键。为了提取滚动轴承的故障特征频率,根据滚动轴承的振动响应信号特征,提出基于经验模态分解(EMD)和对数能量的故障特征频率提取方法。首先通过经验模态分解找到包含故障信息的本征模态函数(IMF),然后对IMF的短时能量进行积分并取自然对数,获得信号的对数能量变化曲线,最后通过对曲线的谱分析,找到轴承的故障特征频率。仿真和实验数据验证了该方法的有效性,并和Hilbert包络法与能量算子法进行了对比,表明该方法能更显著地突出故障特征频
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