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An improved empirical wavelet transform method for rolling bearing fault diagnosis

Science China(Technological Sciences) 2020年第11期63卷 2231-2240页

作者： HUANG HaiRun LI Ke SU WenSheng BAI JianYi XUE ZhiGang ZHOU Lang SU Lei PECHT Michael Jiangsu Key Laboratory of Advanced Food Manufacturing Equipment and Technology School of Mechanical EngineeringJiangnan UniversityWuxi 214122China Jiangsu Province Special Equipment Safety Supervision Inspection Institute Wuxi 214071China HUST-Wuxi Research Institute Wuxi 214071China State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Center for Advanced Life Cycle Engineering University of MarylandCollege Park MD 20742USA

Empirical wavelet transform(EWT)based on the scale space method has been widely used in rolling bearing fault ***,using the scale space method to divide the frequency band,the redundant components can easily be separated,causing the band to rupture and making it difficult to extract rolling bearing fault characteristic frequency *** paper develops a method for optimizing the frequency band region based on the frequency domain feature parameter *** frequency domain feature parameter set includes two characteristic parameters:mean and *** adaptively dividing the frequency band by the scale space method,the mean and variance of each band are ***-bands with mean and variance less than the main frequency band are combined with surrounding bands for subsequent *** adaptive empirical wavelet filter on each frequency band is established to obtain the corresponding empirical *** margin factor sensitive to the shock pulse signal is introduced into the screening of empirical *** empirical mode with the largest margin factor is selected to envelope spectrum *** and experiment data show this method avoids over-segmentation and redundancy and can extract the fault characteristic frequency easier compared with only scale space methods.

关键词： fault diagnosis empirical wavelet transform scale space method feature parameter margin factor

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