| PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取 |
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| 中文关键词:粒子群 计算阶比跟踪 EEMD 滚动轴承 |
| 英文关键词: |
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| 中文摘要: |
| 针对滚动轴承在变转速工况下微弱故障特征难以提取的问题,提出了PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)寻找最优过采样率,对采集到的滚动轴承振动信号进行过采样;然后,利用计算阶比跟踪(computed order tracking, COT)将过采样后的时域信号转变成角域的平稳信号;最后,通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)去噪,经过阶次谱分析滚动轴承故障特征阶次。实验表明该方法具有较好的故障特征提取精度,可以有效提取变转速工况下滚动轴承故障特征信息。 |
| 英文摘要: |
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| 高大涌;付志鹏;苑宗昊;白雪飞;.PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取[J].石家庄铁道大学学报：自然科学版,2021,34(4):53-58. |
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