本文主要研究内容
作者杨伟,王红军（2019）在《基于改进的共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。
Abstract
zhen dui gun dong zhou cheng zao ji wei ruo gu zhang yan mei zai gao jiang bei jing zao sheng zhong 、zao cheng gu zhang te zheng xin xi di qu kun nan de te dian ,di chu yi chong gai jin de gong zhen xi shu fen jie fang fa 。shou xian cai yong bian fen mo tai dui xin hao qu zao ,gen ju qiao du -xiang guan ji shu zhun ze shua qu bao han gu zhang te zheng xin xi liang duo de fen liang jin hang xin hao chong gou ;ran hou dui chong gou hou de xin hao jin hang li zi qun you hua de gong zhen xi shu fen jie ;zui hou dui fen jie de dao de di gong zhen fen liang jin hang bao lao fen xi ,di qu gu zhang te zheng pin lv 。shi yan jie guo zheng ming le gai fang fa bi chuan tong gong zhen xi shu fen jie geng neng you xiao de di qu gu zhang te zheng pin lv ,you xiao de jian shao le gan rao cheng fen 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机床与液压的杨伟,王红军，发表于刊物机床与液压2019年16期论文，是一篇关于滚动轴承论文,变分模态分解论文,峭度相关系数准则论文,粒子群优化论文,共振稀疏分解论文,机床与液压2019年16期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机床与液压2019年16期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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