【摘 要】
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针对倒频谱分析方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了一种利用最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,简称MED)和倒包络谱分析的故障特征提取方法,并应用于
【机 构】
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中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(2017ZD02007)
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针对倒频谱分析方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了一种利用最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,简称MED)和倒包络谱分析的故障特征提取方法,并应用于滚动轴承诊断中。首先,采用MED方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分;然后,计算降噪后信号的包络,再对包络信号进行倒频谱分析;最后,得到倒包络谱,提取故障特征。试验结果表明,所提出的方法优于传统的倒频谱分析,能够有效提取强背景噪声下的滚动轴承早期故障特征频率信息。
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