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基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
黄慧杰
孙百祎
+1 位作者
任学平
刘淮全
《中国测试》
CAS
北大核心
2019年第2期151-156,共6页
针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对...
针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。
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关键词
滚动轴承
早期故障
自适应白噪声的完备总体经验模态分解
1.5维谱
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职称材料
题名
基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
黄慧杰
孙百祎
任学平
刘淮全
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
山东交通职业学院泰山校区
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2019年第2期151-156,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51565046)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16154)
文摘
针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。
关键词
滚动轴承
早期故障
自适应白噪声的完备总体经验模态分解
1.5维谱
Keywords
rolling bearings
incipient faults
CEEMDAN
1.5 dimension spectrum
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法
黄慧杰
孙百祎
任学平
刘淮全
《中国测试》
CAS
北大核心
2019
6
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