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一种改进特征模态分解的滚动轴承复合故障特征提取方法
被引量：
1
1
作者
周小龙
李佳宏
+3 位作者
王相坤
王昊天
杨知伦
曹霖霖
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第5期42-49,共8页
针对滚动轴承故障信号非平稳、多分量并伴随强背景噪声,导致其复合故障特征难以有效分离的问题,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的特征提取方法。采用FMD将滚动轴承复合故障信号分解为一系列模态分量,对影响...
针对滚动轴承故障信号非平稳、多分量并伴随强背景噪声,导致其复合故障特征难以有效分离的问题,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的特征提取方法。采用FMD将滚动轴承复合故障信号分解为一系列模态分量,对影响分解精度的关键参数特性进行研究,提出了相关参数选取方法。从信号间关联程度和能量角度出发,通过综合评价因子算法选择对故障敏感的模态分量,并经包络解调获取敏感模态分量的包络谱以提取故障特征频率,实现滚动轴承复合故障的诊断。通过仿真信号及实测信号分析,并同变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行比较。结果表明,所提方法可有效抑制噪声干扰影响,提升滚动轴承故障特征信息获取能力,实现滚动轴承复合故障的有效诊断。
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关键词
特征
模态
分解
敏感模态分量
滚动轴承
复合故障
特征提取
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职称材料
题名
一种改进特征模态分解的滚动轴承复合故障特征提取方法
被引量：
1
1
作者
周小龙
李佳宏
王相坤
王昊天
杨知伦
曹霖霖
机构
北华大学机械工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第5期42-49,共8页
基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20220047KJ,JJKH20230060KJ)
吉林省科技发展计划项目(20210203047SF)。
文摘
针对滚动轴承故障信号非平稳、多分量并伴随强背景噪声,导致其复合故障特征难以有效分离的问题,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的特征提取方法。采用FMD将滚动轴承复合故障信号分解为一系列模态分量,对影响分解精度的关键参数特性进行研究,提出了相关参数选取方法。从信号间关联程度和能量角度出发,通过综合评价因子算法选择对故障敏感的模态分量,并经包络解调获取敏感模态分量的包络谱以提取故障特征频率,实现滚动轴承复合故障的诊断。通过仿真信号及实测信号分析,并同变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行比较。结果表明,所提方法可有效抑制噪声干扰影响,提升滚动轴承故障特征信息获取能力,实现滚动轴承复合故障的有效诊断。
关键词
特征
模态
分解
敏感模态分量
滚动轴承
复合故障
特征提取
Keywords
feature mode decomposition
sensitive mode components
rolling bearing
compound fault
feature extraction
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进特征模态分解的滚动轴承复合故障特征提取方法
周小龙
李佳宏
王相坤
王昊天
杨知伦
曹霖霖
《制造技术与机床》
北大核心
2024
1
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