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基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法
引用本文:任学平,庞震,辛向志,邢义通. 基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法[J]. 机床与液压, 2015, 43(3): 189-193
作者姓名:任学平  庞震  辛向志  邢义通
作者单位:内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头,014010
基金项目:内蒙古自治区自然科学基金项目
摘    要:滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。

关 键 词:小波包最优熵  EEMD  互相关  峭度  轴承故障

Slight Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Optimal Entropy and EEMD
REN Xueping,PANG Zhen,XIN Xiangzhi,XING Yitong. Slight Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Optimal Entropy and EEMD[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2015, 43(3): 189-193
Authors:REN Xueping  PANG Zhen  XIN Xiangzhi  XING Yitong
Affiliation:REN Xueping;PANG Zhen;XIN Xiangzhi;XING Yitong;Mechanical Engineering School,Inner Mongolia University of Science & Technology;
Abstract:
Keywords:Wavelet packet optimal entropy  EEMD  Cross-correlation  Kurtosis  Bearing fault
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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