基于自相关与能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取.pptx
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基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究标题:基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究摘要:随着工业自动化的不断发展,机械设备在生产中扮演着重要的角色。然而,轴承作为机械设备中的关键部件,容易受到磨损和故障的影响。因此,早期微弱故障的检测和诊断对于确保机械设备的正常运行和提高生产效率至关重要。本文针对轴承早期微弱故障特征提取开展研究,提出了基于EnsembleEmpiricalModeDecomposition(ENEMD)与Teager能量算子的方法,
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基于MED及FSK的滚动轴承微弱故障特征提取摘要本文基于MED(最小二乘能量差)和FSK(频率偏移键控)方法,研究了滚动轴承微弱故障的特征提取。首先通过模拟产生不同程度的滚动轴承故障信号,并对其进行了预处理。然后使用MED方法对信号进行特征提取和分类,并通过绘制MED谱图的方法对滚动轴承故障进行了模式识别。接着,使用FSK方法提取滚动轴承振动信号的频率特征,并进行视觉化展示。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地识别滚动轴承的微弱故障特征,对于滚动轴承的健康状态监测具有重要的应用价值。关键词:滚动轴承、微
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基于POVMD和频谱自相关分析的滚动轴承微弱故障特征提取摘要:滚动轴承作为重要的机械元件,在许多行业如航空、航天、汽车等领域得到广泛应用。然而,由于其在长期工作过程中受到各种负载作用和环境因素的影响,其寿命往往受到极大影响。因此,如何在轴承出现故障之前及时进行检测和监测,成为一个重要的研究方向。本文介绍了一种基于POVMD和频谱自相关分析的滚动轴承微弱故障特征提取方法。通过采集轴承的振动信号,并将信号分解为若干个固有模态,然后利用频谱自相关分析对信号在每个固有模态中的频谱特征进行提取,并对其进行变化量计算