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基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断
文献摘要：
利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时存在故障特征提取困难以及提取特征不明显的问题.针对此问题,提出了 一种基于鲁棒局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)以及二阶瞬态提取变换(second-order transient-ex-tracting transform,STET)的故障特征提取方法.首先对滚动轴承故障信号进行RLMD处理,得到一系列故障信息丰富的特征分量.然后利用二阶瞬态提取变换善于提取信号中强脉冲分量的特点,对筛选出的分量进行二阶瞬态提取变换以提取脉冲故障特征进行诊断分析.实验分析结果表明,该方法能够有效地提取出故障特征,且特征提取效果优于传统诊断方法,适用于滚动轴承故障诊断.
文献关键词：
鲁棒局部均值分解;二阶瞬态提取变换;滚动轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈志刚;赵志川;钟新荣;蔡春雨
作者机构：
北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044;北京市建筑安全监测工程技术研究中心,北京100044;中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司,西安710021
文献出处：
引用格式：
[1]陈志刚;赵志川;钟新荣;蔡春雨-.基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断)[J].科学技术与工程,2022(01):157-165
A类：
鲁棒局部均值分解,二阶瞬态提取变换,tracting,STET
B类：
滚动轴承故障诊断,故障诊断方法,故障特征提取,提取特征,robust,local,mean,decomposition,RLMD,second,order,transient,ex,transform,故障信号,故障信息,取信,强脉冲,诊断分析,提取效果,传统诊断
AB值：
0.198354
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