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轴承故障诊断方法
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2018-01-04
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针对局部均值分解（LMD）方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象，从而影响故障识别准确性的问题，提出了基于条件局部均值分解方法（ CLMD）与模式识别变量预测模型（VPMCD）的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合，首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率，将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域；然后对高频率分辨率区域进行LMD分解，可得若干乘积函数（PF）分量；最后用折线将所有PF分量连接起来，经滑动平均处理可得PF分量，提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量，用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断，实验结果表明，与LMD方法相比，识别效率提高了8. 33%，表明了该方法的有效性和可行性。
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