融合OCEEMDAN的多模态互量纲一化与宽度学习改进的智能故障诊断

摘要： 滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，在恶劣环境运行导致振动信号具有非线性和非平稳的特点，使得区分故障信号和正常信号变得困难。针对此，提出一种结合多模态互量纲一化(MMDI)与宽度学习系统(BLS)的智能故障诊断方法。通过优化完全自适应噪声集合经验模态(OCEEMDAN)与小波阈值对轴承观测信号进行分解处理，对有效的本征模态函数(IMF)重构并提取MDI,构建了一批MMDI;采用... （共10页）