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针对往复泵动力端滚动轴承振动信号非平稳、非线性且含有大量噪声的特点,提出基于EEMD、距离因子、相关系数和小波包分解相结合的诊断方法。通过在轴承寿命试验台上测取轴承振动信号,利用EEMD对所测信号进行分解,根据距离因子和相关系数相结合的方法筛选并重构IMF分量,以突出故障特征信息且避免偶然误差影响,重构振动信号进行小波包分解后构造能量特征信号向量,然后计算特征向量的相关系数,通过比较所得相关系数的差值绝对值判断故障类型。此方法的故障识别率与直接对轴承振动信号进行相关系数分析相比,故障识别率有较大提高,而且无需像神经网络识别需要大量数据训练,是一种较好的轴承故障识别方法。 相似文献
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