典型文献
基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法
文献摘要：
针对滚动轴承振动信号故障特征不易提取的问题,提出了基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,对信号进行双树复小波分解与重构,达到初步降噪的目的;然后,通过完全集合经验模态分解与互相关系数分析获得典型模态分量并进行信号重构;最后,分析重构信号的时、频域信息并与轴承故障特征频率对比完成轴承故障类型识别.仿真及试验结果表明,与小波降噪和集合经验模态分解相比,该方法有更好的降噪效果,能更准确地判断滚动轴承的故障状态.
文献关键词：
滚动轴承;故障诊断;小波变换;双树复小波;CEEMDAN;信号重构
中图分类号：
作者姓名：
别锋锋;赵威;蒋威;彭剑;李荣荣
作者机构：
常州大学 机械与轨道交通学院,江苏 常州 213164
文献出处：
引用格式：
[1]别锋锋;赵威;蒋威;彭剑;李荣荣-.基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法)[J].轴承,2022(08):50-54
A类：
B类：
双树复小波,完全集合经验模态分解,滚动轴承故障诊断,故障诊断方法,滚动轴承振动信号,小波分解与重构,互相关系数,相关系数分析,模态分量,信号重构,分析重构,重构信号,频域,域信息,故障特征频率,故障类型识别,仿真及试验,小波降噪,降噪效果,故障状态,小波变换,CEEMDAN
AB值：
0.236965
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