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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种滚动轴承早期故障特征提取方法，包括：输入原始振动信号；以包络熵为适应度函数，对变分模态分解进行参数优化；优化后的VMD分解原始振动信号，获得相应数量的子信号IMF；利用包络谱峰值因子为指标，筛选出最佳的子信号IMF；读取上述步骤中得到最优的子信号IMF，通过MCKD对IMF进行降噪处理，进一步过滤背景噪声对于特征提取造成的干扰；对降噪后的包络做傅里叶变换，提取故障特征。本发明的滚动轴承早期故障特征提取方法通过最大相关峭度解卷积对其进行降噪处理，对其包络序列进行傅里叶变换，可大幅提高频谱中相应特征频率的振幅。
主权项：1.一种滚动轴承早期故障特征提取方法，其特征在于，包括：S1：输入原始振动信号；S2：以包络熵为适应度函数，对变分模态分解进行参数优化；S3：优化后的VMD分解原始振动信号，获得相应数量的子信号IMF；S4：利用包络谱峰值因子指标，从步骤S3中筛选出最佳的子信号；S5：设置滤波器参数，通过最大峭度解卷积对满足阈值的子信号进行滤波处理；S6：对降噪后的子信号进行希尔伯特变换，并计算对应的子信号包络；S7：对由步骤S6降噪后的包络做傅里叶变换，提取故障特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种滚动轴承早期故障特征提取方法
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