基于EMD与匹配追踪的轴承故障诊断

发布时间：2018-09-12 12:40

【摘要】：在强噪声背景下的轴承故障特征信号提取,是轴承故障诊断研究中的重要内容。首先通过EMD方法对信号从高频到低频进行滤波处理,选取最大谱峭度IMF分量进行信号重构,使用匹配追踪对重构信号进行脉冲提取,设置软阈值筛选对原子进行自适应选择,与其他方法相比,更有效地提取出了故障冲击成分。
[Abstract]:Bearing fault feature extraction under strong noise background is an important part of bearing fault diagnosis. Firstly, the signal is filtered from high frequency to low frequency by EMD method, the maximum spectral kurtosis IMF component is selected for signal reconstruction, the reconstructed signal is extracted by matching tracking, and the soft threshold filter is set to select the atom adaptively. Compared with other methods, the fault impact components are extracted more effectively.
【作者单位】： 重庆三峡学院电子与信息工程学院;
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2239032