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基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
47
1
作者
唐贵基
王晓龙
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期6-10,共5页
将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensembl...
将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)运算,得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量后运用相关系数-峭度准则对其进行筛选,并利用筛选出的IMF分量重构信号,最后计算重构信号的1.5维能量谱,从而获得轴承故障特征频率信息。利用该方法对滚动轴承内圈故障的模拟数据以及实测数据分别进行分析,诊断结果令人满意。
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关键词
EEMD降噪
1
5
维能量谱
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
47
1
作者
唐贵基
王晓龙
机构
华北电力大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期6-10,共5页
文摘
将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)运算,得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量后运用相关系数-峭度准则对其进行筛选,并利用筛选出的IMF分量重构信号,最后计算重构信号的1.5维能量谱,从而获得轴承故障特征频率信息。利用该方法对滚动轴承内圈故障的模拟数据以及实测数据分别进行分析,诊断结果令人满意。
关键词
EEMD降噪
1
5
维能量谱
滚动轴承
故障诊断
Keywords
EEMD de-noising
1 .5-dimensional energy spectrum
rolling bearings
fault diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
唐贵基
王晓龙
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014
47
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