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基于CEEMDAN和熵特征的滚动轴承故障诊断

目录

一、内容简述................................................2

1.研究背景和意义........................................2

2.国内外研究现状........................................3

3.论文研究目的与内容....................................5

二、滚动轴承故障诊断技术基础................................6

1.滚动轴承基本结构与工作原理............................7

2.滚动轴承故障类型及特征................................8

3.滚动轴承故障诊断方法概述..............................9

三、CEEMDAN方法介绍及应用..................................10

1.CEEMDAN原理及特点....................................11

2.CEEMDAN在信号处理中的应用............................11

3.基于CEEMDAN的滚动轴承故障信号分析....................12

四、熵特征在滚动轴承故障诊断中的应用.......................13

1.熵特征理论及计算方式.................................15

2.基于熵特征的滚动轴承故障特征提取.....................15

3.熵特征与其他诊断方法的结合应用.......................16

五、基于CEEMDAN和熵特征的滚动轴承故障诊断研究..............18

1.数据采集与处理.......................................19

2.CEEMDAN分解及故障信号提取............................20

3.基于熵特征的故障特征分析.............................21

4.故障诊断模型建立与验证...............................23

六、实验与分析.............................................23

1.实验设计.............................................25

2.实验数据收集与处理...................................26

3.实验结果分析.........................................28

七、结论与展望.............................................29

1.研究成果总结.........................................30

2.研究的不足之处与展望.................................30

一、内容简述

滚动轴承作为机械设备的关键部件，其性能直接影响到整个系统的稳定性和可靠性。轴承在运行过程中容易受到各种因素的影响，如润滑不足、负荷过大或外部环境干扰等，导致故障发生。及时准确地诊断轴承故障并采取相应措施，对于保障设备正常运行和维护企业经济效益具有重要意义。

随着信号处理技术的不断发展，基于经验模态分解（EMD）的滚动轴承故障诊断方法逐渐受到关注。通过添加噪声来消除模态混叠现象，提高了模态分解的有效性。熵特征作为一种重要的时频分析手段，能够有效地提取信号中的有用信息，为故障诊断提供有力支持。

本文将探讨基于CEEMDAN和熵特征的滚动轴承故障诊断方法。介绍CEEMDAN的基本原理和实现步骤；其次，分析熵特征在滚动轴承故障诊断中的应用前景；通过仿真实验验证该方法的有效性。研究结果将为滚动轴承故障诊断提供一种新的思路和手段。

1.研究背景和意义

随着现代工业的快速发展，机械设备在各个领域得到了广泛的应用。由于长期使用、磨损、疲劳等原因，机械设备的故障率逐渐增加，给生产和维修带来了很大的困扰。滚动轴承作为机械设备中的关键部件，其性能直接影响到设备的运行稳定性和寿命。对滚动轴承进行有效的故障诊断具有重要的现实意义。

传统的滚动轴承故障诊断方法主要依赖于经验和