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基于包络的滚动轴承故障冲击特征增强熊国良胡俊锋陈慧张龙华东交通大学机电工程学院南昌摘要是活跃于图像信号处理领域的一种新方法因其良好的去噪特性近几年来在滚动轴承故障诊断领域也开始获得应用利用样本点邻域窗口包含的局部结构为基本单元通过对相似成分加权运算后取其平均值以达到抑制噪声干扰突出故障冲击特征的目的但对于强噪声条件下的低信噪比信号而言滤波效果并不理想提出一种结合谱峭度和权重包络谱的故障诊断方法首先对原始信号进行分析得到最优中心频率及带宽构成最优滤波器初步消除环境干扰及测量噪声其次对算法进行改进不
基于SK-NLM包络的滚动轴承故障冲击特征增强
熊国良，胡俊锋，陈 慧，张 龙
(华东交通大学机电工程学院南昌330013)
摘要：non-local Means，NLM）是活跃于图像信号处理领域的一种新方法，因其良好的去噪特性，近几年来在滚动轴承故障诊断领域也开始获得应用。NLM利用样本点邻域窗口包含的局部结构为基本单元，通过对相似成分加权运算后取其平均值以达到抑制噪声干扰、突出故障冲击特征的目的。但对于强噪声条件下的低信噪比信号而言，NLM滤波效果并不理想。提出一种结合谱峭度（spectral kKurtosis，SK）和NLM权重包络谱的故障诊断方法，首先对原始信号进行SK分析得到最优中
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