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關(guān)鍵詞：故障診斷 同步壓縮小波變換 故障信號(hào)提取 局部特征尺度分解 

摘要：針對(duì)強(qiáng)噪聲背景下滾動(dòng)軸承故障診斷中存在的非平穩(wěn)非線性信號(hào)特征提取這一難題,提出一種基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步壓縮小波變換的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),該方法首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行LCD分解,將其分解成多個(gè)內(nèi)稟尺度函數(shù)(Intrinsic Scale Component,ISC),選取包含有效頻率成分的ISC作為SWT的輸入信號(hào),使用SWT對(duì)其作進(jìn)一步分析,從而提取有效頻率特征。對(duì)強(qiáng)噪聲背景下提取的滾動(dòng)軸承外圈故障信號(hào)、內(nèi)圈故障信號(hào)以及滾動(dòng)體故障信號(hào)進(jìn)行分析的結(jié)果表明,相比局部特征尺度分解、同步壓縮小波變換等方法,該方法能夠有效抑制噪聲,從強(qiáng)噪聲背景下提取出有效信號(hào)頻率特征,從而能夠有效判斷滾動(dòng)軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況。同時(shí)該方法能夠有效重構(gòu)信號(hào)。

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