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基于特征模态分解与自适应窗长滑窗降噪的滚动轴承故障特征提取方法

目录

基于特征模态分解与自适应窗长滑窗降噪的滚动轴承故障特征提取方法（1）

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

三、特征模态分解方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

特征模态分解原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

滚动轴承故障信号的模态特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

分解算法的实现过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

四、自适应窗长滑窗降噪技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

滑窗降噪原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

自适应窗长设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

降噪算法的实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

五、滚动轴承故障特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

故障特征提取的总体流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

基于特征模态分解的故障特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于自适应窗长滑窗降噪的特征提取优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

六、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

实验设置与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

方法对比与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

研究创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

展望与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

基于特征模态分解与自适应窗长滑窗降噪的滚动轴承故障特征提取方法（2）

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.1滚动轴承的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.2故障特征提取的困难与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.3研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

二、特征模态分解技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1特征模态分解原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2模态分解的步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3在滚动轴承故障分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

三、自适应窗长滑窗降噪方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1降噪技术的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2自适应窗长滑窗原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3降噪方法在滚动轴承信号处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

四、基于特征模态分解与自适应窗长滑窗的滚动轴承故障特征提取方法

4.1方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2特征提取流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3方法优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．