基于凸优化的RPSEMD及其在滚动轴承故障诊断中的应用

张永庆; 柯伟; 林青云; 易灿灿; 马毓博

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基于凸优化的RPSEMD及其在滚动轴承故障诊断中的应用

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cqvip:为改善再生相移正弦辅助经验模态分解(RPSEMD)在噪声影响下鲁棒性较差的缺陷,引入了一种广义的极小极大凹罚函数(GMC)作为1范数的替代,建立起了基于凸优化的降噪框架。将该凸优化降噪方法作为一种前处理手段,随后利用RPSEMD对预处理过的信号进行模态分解。数值仿真信号和实测轴承故障信号的试验结果,以及与EMD及EEMD的对比分析表明,该方法能够消除模态混叠现象的影响,有效提取轴承的故障特征频率。

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来源
《轴承》 |2020年第6期|51-57|共7页
作者
张永庆; 柯伟; 林青云; 易灿灿; 马毓博;
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作者单位

大冶特殊钢有限公司湖北黄石 435001;

武汉科技大学武汉 430081;

台州市特种设备检验检测研究院浙江台州 318000;

丽水市特种设备检测院浙江丽水 323000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;信号处理;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 凸优化; 再生相移正弦辅助经验模式分解; 特征提取;

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