| 基于改进EEMD的滚动轴承故障特征提取技术 |
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| 引用本文： | 魏永合,王明华,林梦菊,田鹏.基于改进EEMD的滚动轴承故障特征提取技术[J].组合机床与自动化加工技术,2015(1):87-90. |
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| 作者姓名： | 魏永合 王明华 林梦菊 田鹏 |
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| 作者单位： | 沈阳理工大学 机械工程学院,沈阳,110159 |
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| 摘 要： | 在对集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)进行研究之后,提出了一种利用改进的EEMD进行滚动轴承故障特征提取的方法。该方法根据EEMD的分解过程中信号和加入的白噪声的特点来选择EEMD的参数,并且对分解后所得到的的固有模态函数(IMF)分量进行阈值处理后再重构,以降低噪声的干扰。对重构后的信号进行包络谱分析,提取其故障特征,最后将该方法与通用的EEMD方法进行对比,研究结果表明EEMD是一种很有效的滚动轴承故障特征提取方法。
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| 关 键 词： | 集合经验模态分解(EEMD) 滚动轴承 特征提取 |
A Technology on Rolling Bearings Fault Feature Extraction Based on Improved EEMD |
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| WEI Yong-he,WANG Ming-hua,LIN Meng-ju,TIAN Peng.A Technology on Rolling Bearings Fault Feature Extraction Based on Improved EEMD[J].Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique,2015(1):87-90. |
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| Authors: | WEI Yong-he WANG Ming-hua LIN Meng-ju TIAN Peng |
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| Affiliation: | WEI Yong-he;WANG Ming-hua;LIN Meng-ju;TIAN Peng;School of Mechanical Engineering ,Shen Yang Ligong University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble empirical mode decomposition( EEMD) rolling bearing feature extraction |
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