基于RSGWPT和EEMD的滚动轴承故障诊断

• 作者: 佟庆彬 王德丽 韩宝珠
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 冗余二代小波包变换 集合经验模态分解 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 102-104,107
• 页数: 4页
• 分类号: TN-9
• 字数: 2337字
• 语种: 中文

摘要

针对较强噪声环境下的滚动轴承故障识别问题，提出并研究了一种新的滚动轴承故障诊断技术，采用将冗余二代小波包变换（RSGWPT）和集合经验模态分解（EEMD）相结合提取故障特征的方法。仿真实验和振动信号诊断结果表明，此方法可以提取特征频率，有效抑制噪声，根据实际数据准确地诊断出滚动轴承的故障类型，为强噪声背景下提取弱信号开辟了新思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佟庆彬	北京交通大学电气工程学院	11	112	5.0	10.0
2	王德丽	北京交通大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0
3	韩宝珠	北京交通大学电气工程学院	2	6	1.0	2.0