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基于最小熵解卷积与稀疏分解的滚动轴承微弱故障特征提取
学兔兔
第 49卷第 1期 机 械 工 程 学 报 Vo1．49 NO．1
2013年 1 月 J0URNALOF MECHANICAL ENGINEERING Jan． 2013
DoI：10．3901／JME．2013．01．088
基 于最小熵解 卷积 与稀疏分解 的
滚动轴承微弱故障特征提取木
王宏超 陈 进 董广明
(上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 上海 200240)
摘要 ：受环 境噪声及信 号衰减 的影 响，强背景噪声下 的滚动轴承故障特 征往往表现得??常微 弱。滚动轴承的微弱故障特征提
取一直是难点 。稀疏分解在滚动轴承的故障特征提取 中已经取得一定的应用 。但其在强背景噪声干扰下滚动轴承微 弱信号故
障的特征提取效果并不 明显 。将最小熵解卷积(Minimumdeconvolution，MED)与稀疏分解相结合用于滚动轴承 entropy 的微 弱
故障特征提取 。用 MED对强噪声滚动轴承信号进行 降噪处理 ，对 降噪后 的信号进行稀疏分解和故障特 征提取，取得 了较 好
的效果 。通过仿真和试验验证 了所述方法 的有效性及优点 。
关键词 ：最小熵解卷积 稀疏分解 滚动轴承 微弱故障 特征提取
中图分类号 ：TP206
FaultDiagnosis Method for Rolling Bearing’s Weak Fault Based on
M inimumEntropy Deconvolution and Sparse Decomposition
W ANGHongchao CHENJin DONGGuangming
(The State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration，Shanghai Jiao Tong Vibration，ShanghaiJiao and SystemMechanical of KeyLaboratory State (The
University,Shanghai 200240) University,Shanghai
Abstract： Thebearingrollingone is ofthekey mechanical whoseparts diagnosisfaultvery important．Theis bearing’Sroiling fault
feature understrong b
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