| 基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用 |
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| 引用本文： | 姚炽伟,樊新海,黄梦.基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用[J].装甲兵工程学院学报,2013,27(3). |
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| 作者姓名： | 姚炽伟 樊新海 黄梦 |
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| 作者单位： | 装甲兵工程学院机械工程系,北京,100072 |
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| 摘 要： | 为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号.该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用.
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| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 最小熵反褶积 |
Rolling Bearing Fault Feature Extraction Method Based on MED and Its Application |
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| YAO Chi-wei
,
FAN Xin-hai
,
HUANG Meng.Rolling Bearing Fault Feature Extraction Method Based on MED and Its Application[J].Journal of Armored Force Engineering Institute,2013,27(3). |
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| Authors: | YAO Chi-wei FAN Xin-hai HUANG Meng |
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| Institution: | YAO Chi-wei FAN Xin-hai HUANG Meng |
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