| 基于FAMVEMD和改进CYCBD的滚动轴承微弱故障诊断 |
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| 引用本文： | 唐贵基,丁傲,王晓龙,张晔,姜超,李海明.基于FAMVEMD和改进CYCBD的滚动轴承微弱故障诊断[J].组合机床与自动化加工技术,2022(6):183-187. |
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| 作者姓名： | 唐贵基 丁傲 王晓龙 张晔 姜超 李海明 |
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| 作者单位： | 1.华北电力大学机械工程系071003;2.国网长春供电公司130021; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(52005180)；河北省自然科学基金资助项目(E2020502031)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021MS069)。 |
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| 摘 要： | 针对强噪声滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于快速自适应多元经验模态分解(FAMVEMD)和改进循环平稳盲解卷积(CYCBD)的多通道诊断方法。首先,应用FAMVEMD处理多测点故障信号,按照自相关能量-线性峭度准则选取最佳分量、进行信号重构;其次,基于多点峭度和自相关能量改进CYCBD算法,通过重构信号的解卷积处理实现故障特征强化放大;最后,从解卷积信号包络谱中提取故障特征。实验数据分析结果表明,所述方法可准确提取故障特征,实现轴承损伤精确诊断。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 信号分解 解卷积 |
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