摘要：针对集成经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在轴承故障特征提取中的问题,提出一种混合故障诊断方法。首先,将“形态滤波-平移不变量小波”作为EEMD的前置滤波器,实现对原始信号中窄带脉冲和随机噪声干扰的有效消除;其次,针对本征模式分量(Intrinsic mode functions,IMFs)中真实分量的选取问题,提出一种轴承振动信号EEMD分解的筛选规则,即计算各IMFs和原信号的自相关函数并作归一化处理,然后计算各IMFs自相关函数和原信号自相关函数的相关系数,以最大相关系数的一半作为阈值剔除虚假的IMFs,与此同时保留第1和第2阶IMFs,从而实现对EEMD的改进。仿真和实验轴承故障诊断研究表明了该方法的有效性,方法的优点在于:将“形态滤波-平移不变量小波”作为集成经验模式分解的前置滤波器,可有效去除故障轴承振动信号中的窄带脉冲和随机噪声干扰;本文的筛选规则可有效选取去噪信号EEMD分解后的IMFs中真实分量,从而可靠地获取故障特征频率。本研究为轴承故障诊断提供了一种新的手段。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 机械工业
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关键词：形态滤波 平移不变量小波 降噪 改进的eemd 特征提取
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