【摘 要】
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机械故障振动诊断的关键是全面获取振动状态信息,重点是故障信号分离和特征提取。煤矿机械运行噪声大,故障早期信号和微弱信号往往伴随很强的背景噪声,单一的信号处理方法不
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2017J01707)
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机械故障振动诊断的关键是全面获取振动状态信息,重点是故障信号分离和特征提取。煤矿机械运行噪声大,故障早期信号和微弱信号往往伴随很强的背景噪声,单一的信号处理方法不能得到很好的提取效果,给故障诊断带来难度。因此,本文利用稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)机械故障振动诊断方法,结合二者的优点,先用SCA快速去除干扰信号,提取有用信号,再用EMD高效分解得到故障特征信息。经仿真和实例验证,该
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