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摘要
故障特征的提取是检测与识别故障类型的关键。为优化自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)的降噪效果,提出一种基于综合评价模型(SDEA)改进的CEEMDAN降噪方法,优化CEEMDAN的去噪效果。该方法首先建立综合评定模型,然后通过峭度准则、相关系数筛选特征模态重构信号,由SDEA评价信号去噪效果。经过多次迭代,选择综合指标最高的迭代次数作为最优降噪信号,再利用能量贡献率选取最优降噪信号的IMF进行重构,最后通过Teager能量算子解调对信号进行包络谱分析,进而得到故障特征频率。实测数据证明,此方法能够准确提取故障特征频率,实现对故障信号的识别,且相较于现有方法可提高信噪比和运算效率。因此采用该方法可为早期轴承故障诊断提供一种有效的解决方案。
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