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资源说明：提出了一种基于小波包分解与EMD的故障诊断特征提取方法。对故障振动信号进行小波包分解,并将其高频部分节点信号进行重构,对2个节点的重构信号分别进行EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取每个节点的各个IMF分量的能量值并归一化后作为轴承的故障特征量输入神经网络进行诊断。通过实验证明2种方法的结合具有良好的局部分析能力及自适应分解的特点,可以提取更加有效的特征值,因此在进行诊断时,具有更快的速度与更高的准确率。
本文主要探讨了一种创新的滚动轴承故障诊断方法，该方法结合了小波包分解和经验模态分解（EMD）的技术。小波包分解是一种扩展的小波分解技术，它允许在多尺度和多频率上对信号进行更精细的分析。在故障诊断中，这种方法能够有效地分离信号中的不同频率成分，对于识别复杂信号的局部特性非常有用。
通过对故障振动信号进行小波包分解，可以将信号分解为多个频带内的子信号，这些子信号对应于信号的不同频率成分。接着，选取高频部分的节点信号进行重构，因为高频部分通常包含了故障信息的关键细节。然后，对重构后的两个节点信号分别应用EMD，这是一种自适应的数据分解方法，能将非线性和非stationary信号分解为一系列本征模态函数（IMF）分量。EMD的优势在于其能够根据信号本身的特性自动进行分解，无需预先设定滤波器或者模型参数。
通过EMD分解，可以得到一系列反映信号瞬态特性的IMF分量。接着，计算每个节点的各个IMF分量的能量值，并对其进行归一化处理，以消除不同分量间能量大小的影响，形成一组特征向量。这些特征向量作为输入，送入神经网络进行故障诊断。神经网络作为一种非线性模型，能够学习并理解这些特征之间的复杂关系，从而实现对轴承状态的有效判断。
实验结果表明，小波包分解与EMD的结合在故障诊断中表现出良好的局部分析能力和自适应性，能够提取出更具代表性的特征值。这不仅提高了诊断的准确性，还加快了诊断速度。相比于单一的诊断方法，这种组合方法在滚动轴承故障检测上有着显著的优越性。
本文提出的方法为滚动轴承的故障诊断提供了一种有效且高效的工具，它利用小波包的多尺度分析能力和EMD的自适应分解特性，增强了对故障特征的识别能力。这种方法的实践应用有望改善工业设备的维护策略，提高设备运行的可靠性和效率。未来的研究可能会进一步探索优化特征选择和神经网络模型，以提升诊断性能和效率。
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