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矿井主通风机电机轴承振动信号EMD和CEEMD故障提取对比研究
文献摘要：
矿井主通风机电机轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性的特征,因此需要展开对非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法的研究.为此,本文对比研究了经验模态分解(EMD)和互补总体平均经验模态分解(CEEMD)在信号去噪及特征提取部分的最优算法.实验结果表明:CEEMD相较于EMD对原始轴承振动信号具有更好的降噪效果及较为准确的特征提取效果,更接近于计算得出的故障特征频率理论值,为之后模式识别奠定良好的基础.
文献关键词：
矿井主通风机;轴承故障诊断;经验模态分解;互补集成经验模态分解
中图分类号：
作者姓名：
孟繁雯;谢子殿;韩龙
作者机构：
黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,黑龙江 哈尔滨 150022
文献出处：
引用格式：
[1]孟繁雯;谢子殿;韩龙-.矿井主通风机电机轴承振动信号EMD和CEEMD故障提取对比研究)[J].科学技术创新,2022(01):137-140
A类：
B类：
矿井主通风机,风机电机,电机轴承,轴承振动,振动信号,CEEMD,状态监测,监测信号,非平稳信号,信号分析,非线性特征,故障诊断方法,信号去噪,最优算法,降噪效果,提取效果,故障特征频率,理论值,模式识别,轴承故障诊断,互补集成经验模态分解
AB值：
0.237791
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