基于变分模态分解的轴承振动特征提取方法 |
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引用本文:石坤举, 朱文华, 蔡宝, 吴镝.基于变分模态分解的轴承振动特征提取方法[J].上海第二工业大学(中文版),2017,(4):0 |
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中文摘要:设备运转的状态信息能够通过振动信号实时反映出来, 然而由于信号中混杂了大量背景噪声等干扰信息, 使得信号分解技术成为关注的重点之一。变分模态分解(variational mode decomposition, VMD) 克服了传统自适应信号分解方法的不足, 分解出的信号消除了端点效应和模态混叠等失真现象, 具有抗噪干扰能力强、计算速度快等优点。针对VMD 模态K 数难以选取的问题, 以信号主频率个数作为K 的选择依据, 然后结合信息熵测度, 提出了一种的新的振动信号提取方法, 剔除干扰信息, 便于故障类型的查找。仿真和轴承实验表明了该方法有效性和可行性。
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中文关键词:变分模态分解 信息熵 滚动轴承 特征提取 |
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