Abstract：
：针对风机轴承振动信号的非线性、非稳定性和能量算子对信号单分量的要求，提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Teager 能量算子解调的方法，提取信号的瞬时频率和包络信号，通过与采集的正常信号进行比对，从而诊断风机轴承是否有故障，之后再通过捕捉频谱中突出的幅值信息，进而确定故障的原因。该方法能有效克服实际风机故障库难于获取和建立的问题，实现风机轴承故障的在线监测与诊断。最后，将该算法应用于实验室平台的测试信号和真实风机的故障信号，验证了该算法的有效性和实用性。
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Year： 2015
Page： 1-1
Language： Chinese
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