【摘 要】
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针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性、非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出了一种基于小波包熵与EEMD（总体模态分解）相结合的能量算子解调故障诊断方法.根据信号的小
【基金项目】
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国家自然科学基金（21366017）,内蒙古自治区高等学校科学研究项目（NJZY154）,内蒙古科发大学创新基金,（2914QDLD025）
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针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性、非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出了一种基于小波包熵与EEMD（总体模态分解）相结合的能量算子解调故障诊断方法.根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,采用EEMD方法选取相关度最大的IMF（本征模态分量）以避免选取信号的盲目性,对该分量进行能量算子解调,实现提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息.对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于EMD分析存在的模态混叠现象以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,
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