强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征信号的经验模态分解

• 作者: 刘后广 唐超权 张帅 杨建华 韩帅
• 来源期刊: 振动工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解 级联分段线性系统 自适应随机共振
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 582-589
• 页数: 8页
• 分类号: TH165+.3|TH133.3
• 字数: 3719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2020.03.017

摘要

针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障信号经验模态分解问题,提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法.该方法依赖于级联自适应分段线性随机共振系统优良的降噪特性,首先对含噪信号进行降噪处理,然后再进行经验模态分解.通过对轴承故障仿真信号和滚动轴承实验信号的分析,结果表明该方法能有效滤除高频噪声,减少经验模态分解阶数,提高经验模态分解的质量,实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帅	中国矿业大学机电工程学院	27	117	7.0	9.0
2	刘后广	中国矿业大学机电工程学院	28	71	5.0	7.0
3	杨建华	中国矿业大学机电工程学院	20	48	4.0	5.0
7	唐超权	中国矿业大学机电工程学院	9	26	3.0	4.0
8	韩帅	中国矿业大学机电工程学院	12	27	3.0	5.0