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摘要
滚动轴承在变转速工况下，振动故障信息受到转速调制，传统的FFT分析会产生严重的频谱混叠。为了有效解决轴承变转速工况的故障诊断问题，文章提出了一种基于异构特征融合的智能故障诊断方法，首先利用变分模态分解（VMD）和小波包分解（WPD）将非平稳的变转速信号分解为不同的分量，其次对不同的分量求取能量信息，利用能量信息构建基于模态和高低频的异构特征向量，最后将VMD-WPD的异构特征与随机森林的共智决策能力相结合，实现轴承智能故障诊断。试验表明，该方法能够较好地识别轴承变转速工况下的故障类型，为轴承的非平稳运行故障诊断研究提供参考。
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单位宁夏理工学院
