| 基于 EEMD 的滚动轴承故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 张永祥,朱杰平,张帅. 基于 EEMD 的滚动轴承故障诊断方法[J]. 海军工程大学学报, 2014, 0(6) |
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| 作者姓名： | 张永祥 朱杰平 张帅 |
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| 作者单位： | 海军工程大学 动力工程学院,武汉,430033 |
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| 基金项目： | 国家部委基金资助项目(9140A27020413JB11076)。 |
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| 摘 要： | 针对经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）方法处理轴承振动信号时存在的缺点，指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposi-tion，EEMD）方法抑制模态混叠现象的原理，讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对 EEMD 方法分解结果的影响，并通过仿真和实测信号对 EMD 和 EEMD 方法的性能进行了比较测试。结果表明：EEMD 方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象，而且能更好地反映出轴承振动信号中的故障信息。同时，对通过 EEMD 方法得到的重构信号进行平方包络分析，结果证明：该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征。
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| 关 键 词： | 故障诊断 经验模态分解 集成经验模态分解 滚动轴承 |
Rolling element bearing feature extraction based on EEMD |
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| ZHANG Yong-xiang,ZHU Jie-ping,ZHANG Shuai. Rolling element bearing feature extraction based on EEMD[J]. Journal of Naval University of Engineering, 2014, 0(6) |
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| Authors: | ZHANG Yong-xiang ZHU Jie-ping ZHANG Shuai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis empirical mode decomposition ensemble empirical mode decomposition rolling bearing |
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