【摘 要】
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针对强背景噪声及干扰源信号影响下滚动轴承故障特征难以检测的问题，提出一种基于改进奇异谱分解的形态学解调方法用于轴承故障诊断。首先，为了克服奇异谱分析按经验性选取嵌入
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675098);高等学校博士学科点专项科研基金(20130092110003)资助项目
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针对强背景噪声及干扰源信号影响下滚动轴承故障特征难以检测的问题，提出一种基于改进奇异谱分解的形态学解调方法用于轴承故障诊断。首先，为了克服奇异谱分析按经验性选取嵌入维数长度的缺陷，采用一种新的自适应信号处理方法——奇异谱分解（Singularspectrumdecomposition，SSD）进行振动信号分析，该方法通过构建一个轨迹矩阵与自适应选择嵌入维数长度，将非平稳信号从高频至低频依次划分为若干个单分量信号。针对奇异谱分解在分量序列重构过程中两端数据会偏离实际数据值进而引起端点效应现象的问题，提出运用
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