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基于CS和MOMEDA的滚动轴承故障特征提取

作者:吕麒鹏; 夏均忠; 白云川; 郑建波; 杨刚刚滚动轴承故障特征提取压缩感知多点优化最小熵解卷积修正

摘要:滚动轴承发生故障时会产生周期性脉冲,在噪声干扰下微弱特征难以提取且运算效率低。应用多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)方法提取故障周期,增强周期性脉冲信号,但在实际运用中该方法提取故障周期的运算效率较低。应用压缩感知(CS)方法对原始信号进行预先处理,通过稀疏表示以及正交匹配追踪算法(OMP)信号重构达到降噪目的。通过试验验证MOMEDA较之其他方法的优越性,CS方法对前者运算效率的提升具有明显效果。

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军事交通学院学报

《军事交通学院学报》(CN:12-1372/E)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《军事交通学院学报》主要刊载与军事交通运输和军用车辆装备等领域相关的学术论文。本刊办刊宗旨:展示学院教学与科研水平,交流学术研究最新成果,为人才培养、学科建设和部队建设服务。读者对象:面向全军各大单位领导机关、军内外相关院校及科研部门的专家、学者等。

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