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| 最小熵解卷积在滚动轴承早期故障诊断中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.河南理工大学机械与动力工程学院 |
| 摘 要： | 滚动轴承发生早期故障时,轴承座的振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,直接做频谱或包络谱分析,其故障特征很难提取。最小熵解卷积方法可以提高被分析信号的信噪比,突出隐含在故障信号中的脉冲成分。应用最小解卷积方法对滚动轴承滚动体、外圈和内圈三类典型早期故障信号进行了相应的解卷积滤波,然后进行幅值谱和包络解调分析,提取出了相应的典型故障特征。应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性和优点。 |
| 关 键 词： | 故障诊断 滚动轴承 最小熵解卷积 包络谱 |
Application of Minimum Entropy Deconvolution in the Rolling Element Bearing Fault Diagnosis |
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