自适应噪声极值加权模态分解及其在低速滚动轴承故障诊断中的应用

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【摘要】

：

极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,EWMD)是在经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的基础上提出的一种自适应信号分解方法,能够改善E

【作者】

：

苏缪涎郑近德潘海洋童靳于刘庆运潘紫微

【机构】

：

安徽工业大学机械工程学院,安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室

【出处】

：

机械科学与技术

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

EMD EWMD 模态混叠滚动轴承故障诊断低速 EMDEWMDmode mixingrolling bearingfault diagnosislow s

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2017YFC0805100),国家自然科学基金项目(51975004,51505002),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A053,KJ2019A092)资助

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极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,EWMD)是在经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的基础上提出的一种自适应信号分解方法,能够改善EMD的分解能力。针对于EWMD的模态混叠问题,借鉴噪声辅助分解思想,提出了自适应噪声极值加权模态分解(Complete ensemble extreme-point weighted mode decomposition with adaptive noise,CE

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