基于CEEMD-WPT的滚动轴承特征提取算法

发布时间：2017-08-31 22:34

  本文关键词：基于CEEMD-WPT的滚动轴承特征提取算法

  更多相关文章： 滚动轴承 小波包变换 互补总体平均经验模态分解 特征提取

【摘要】：为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)相结合即CEMMD-WPT特征信号提取算法。两种方法的结合既有效解决了CEEMD分解后依然存在的模态混叠问题,又消除了进行WPT处理后产生虚假频率分量、频率混淆现象的影响。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并应用于实际,取得很好的结果。
【作者单位】： 南京信息工程大学信息与控制学院;南京信息工程大学江苏省网络监控中心;
【关键词】： 滚动轴承 小波包变换 互补总体平均经验模态分解 特征提取
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51405241,51505234,51575283)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言滚动轴承是旋转机械中应用最广但最易损坏的机械零件,其工作好坏直接影响机械的工作状态,故对滚动轴承振动信号中的特征成分实现精确提取十分重要。由于机械设备振动信号多为非线性非平稳信号,时频分析方法如小波变换(wavelet trans-form,简称WT)、希尔伯特黄变换(Hilbert

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本文编号：768356