基于CEEMD-WPT的滚动轴承特征提取算法

被引：22

作者：

王丽华 ^{[1
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陶润喆 ^{[1
]}

张永宏 ^{[1
]}

赵晓平 ^{[2
]}

谢阳阳 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学信息与控制学院

[2] 南京信息工程大学江苏省网络监控中心

来源：

振动测试与诊断. | 2017年 / 37卷 / 01期

关键词：

滚动轴承; 小波包变换; 互补总体平均经验模态分解; 特征提取;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.01.029

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)相结合即CEMMD-WPT特征信号提取算法。两种方法的结合既有效解决了CEEMD分解后依然存在的模态混叠问题,又消除了进行WPT处理后产生虚假频率分量、频率混淆现象的影响。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并应用于实际,取得很好的结果。

引用

页码：181 / 188+208 +208

页数：9

共 12 条

[1]

The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis [J].