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改进型EEMD和MSB解调方法及其在轴承故障特征提取中的应用: 收藏
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引用; 《振动工程学报》2023年第5期36卷 1447-1456页; 作者：甄冬田少宁郭俊超孟召宗谷丰收河北工业大学机械工程学院天津300130 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384 天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心天津300384 Centre for Efficiency and Performance EngineeringUniversity of HuddersfieldHuddersfield HD13DH; 针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs)...; 针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs);通过累计均值(MSAM)准则将IMFs自适应地分为低频IMFs和高频IMFs,其中高频IMFs采用小波阈值降噪进行处理;将降噪后的高频IMFs与低频IMFs进行重构以获取高信噪比的瞬态脉冲信号;利用MSB进一步抑制瞬态脉冲信号中的随机噪声和干扰分量,并提取信号故障特征。与谱峭度(SK)和WEEMD-MSB分析结果进行对比,验证了该方法在轴承微弱故障特征提取方面的优越性。; 来源：详细信息评论

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