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LMD-MOMEDA滚动轴承故障特征提取方法研究

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由于滚动轴承的故障信号在强噪声的背景之下很容易被淹没,并且具有非线性、非平稳等特点致使故障特征提取困难,在分析了滚动轴承振动信号的特点后提出了一种将局部均值分解(LMD)与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法.首先将滚动轴承的故障信号进行LMD分解,得到一系列的PF分量;然后根据相关系数准则对相关程度较高的PF分量进行重构,用MOMEDA方法对重构后的信号进行降噪,提取故障特征.并通过实验验证了该方法的有效性.
Research on Fault Feature Extraction Method of LMD-MOMEDA Rolling Bearing

徐向阳、董辛旻、王前江、李伟

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郑州大学振动工程研究所,河南郑州 450001

局部均值分解(LMD) 多点最优最小熵解卷积(MOMEDA) 滚动轴承 特征提取

国家重点研发计划

2016YFF0203100

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.375(5)
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