| 动态模式分解及其在轴承早期故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 文明,党章,余震,吕勇,魏国前.动态模式分解及其在轴承早期故障诊断中的应用[J].振动与冲击,2022(12):313-320. |
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| 作者姓名： | 文明 党章 余震 吕勇 魏国前 |
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| 作者单位： | 1. 武汉科技大学冶金装备与控制技术教育部重点实验室;2. 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室;3. 武汉科技大学国家实验机械教学示范中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51575408)；;湖北省自然科学基金创新群体项目(2020CFA033)；;湖北省机械传动与制造工程重点实验室开放基金(MTMEOF2019B05)； |
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| 摘 要： | 滚动轴承是装备制造业中关键基础零部件，其在服役过程中的工作状态直接决定着主机产品的性能、质量和可靠性，有效的轴承早期故障监督检测技术是实现设备预防维修的重要保证。提出将动态模式分解(DMD)算法改进后应用于轴承早期故障信号的特征提取中，传感器采集得到的原始时间序列通过投影降噪后进行动态模式分解，采用软阈值法自适应地根据原始信号噪声水平得到若干单频模式，对这些模式分量进行多尺度排列熵值计算，通过阈值法筛选出原始动力学系统中的低秩成分，对其进行恢复重构后提取早期故障特征频率。在仿真信号和实测信号的试验研究中验证了提出方法的有效性。
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| 关 键 词： | 动态模式分解(DMD) 多尺度排列熵 自适应截断秩 特征提取 |
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