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摘要
滚动轴承是装备制造业中关键基础零部件，其在服役过程中的工作状态直接决定着主机产品的性能、质量和可靠性，有效的轴承早期故障监督检测技术是实现设备预防维修的重要保证。提出将动态模式分解(DMD)算法改进后应用于轴承早期故障信号的特征提取中，传感器采集得到的原始时间序列通过投影降噪后进行动态模式分解，采用软阈值法自适应地根据原始信号噪声水平得到若干单频模式，对这些模式分量进行多尺度排列熵值计算，通过阈值法筛选出原始动力学系统中的低秩成分，对其进行恢复重构后提取早期故障特征频率。在仿真信号和实测信号的试验研究中验证了提出方法的有效性。
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