基于MED及FSK的滚动轴承微弱故障特征提取.docx
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基于MED及FSK的滚动轴承微弱故障特征提取.docx
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MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用摘要:随着工业生产的不断发展以及机械设备的广泛应用,滚动轴承作为重要的机械部件之一,在现代工业中扮演着重要的角色。而滚动轴承的故障对于机械设备的稳定运行和生产效率有着重要的影响。因此,基于MED的滚动轴承故障特征提取方法的研究和应用,具有重要的理论和实践意义。本文通过文献调研,着重介绍MED(多尺度熵)在滚动轴承故障特征提取中的应用,分别从理论原理和实验研究两方面进行阐述。针对传统故障诊断方法存在的局限性,基于MED的特征提取方法能够快速准确地诊断滚动轴承的故障
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基于广义变分模式分解的滚动轴承故障微弱特征提取.docx
基于广义变分模式分解的滚动轴承故障微弱特征提取基于广义变分模式分解的滚动轴承故障微弱特征提取摘要:滚动轴承在工业生产中广泛应用,其性能的稳定与可靠对设备的运行起着至关重要的作用。然而,由于轴承在使用过程中存在磨损、损坏等故障情况,因此故障检测与微弱特征提取对于轴承的健康状态监测至关重要。本文提出了一种基于广义变分模式分解的方法来提取滚动轴承故障的微弱特征。通过对滚动轴承的振动信号进行广义变分模式分解,可以将信号分解为不同频率的模态。通过对模态分解后的数据进行特征提取,可以明确轴承故障的发展情况,并提前进行