【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和平滑伪魏格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)相
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1604140);河南省科技攻关(172102210021)资助项目;河南省重大专项资助(171100210300-03)
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针对滚动轴承故障诊断,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和平滑伪魏格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)相结合的EEMD-SPWVD自适应时频分析方法。首先将多分量轴承故障信号通过EEMD分解为多个单分量信号的叠加;然后参考各分量的互相关系数去除虚假分量,筛选出真实的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后将筛选出的固有模态函数进行SPWVD计算,并从低频到高频逐步有选择地线性叠加到EEMD-SPWVD时频谱图中。通过对EEMD-SPWVD方法的滚动轴承内圈故障诊断仿真和西储大学轴承内圈故障信号的特征提取应用,对比SPWVD时频谱,说明了EEMD-SPWVD方法相对单一方法的优越性,验证了该方法在滚动轴承故障特征提取中的有效性。
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