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針對(duì)局部均值分解（LMD）方法在分解非線性、非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)過(guò)程中存在的模態(tài)混淆現(xiàn)象，從而影響故障識(shí)別準(zhǔn)確性的問(wèn)題，提出了基于條件局部均值分解方法（ CLMD）與模式識(shí)別變量預(yù)測(cè)模型（VPMCD）的故障診斷方法。該方法將數(shù)字圖像處理的頻率分辨率方法與LMD相結(jié)合，首先確定振動(dòng)信號(hào)中所有局部極值點(diǎn)的頻率分辨率，將振動(dòng)信號(hào)分為低頻率分辨率區(qū)域和高頻率分辨率區(qū)域；然后對(duì)高頻率分辨率區(qū)域進(jìn)行LMD分解，可得若干乘積函數(shù)（PF）分量；最后用折線將所有PF分量連接起來(lái)，經(jīng)滑動(dòng)平均處理可得PF分量，提取PF分量的偏度系數(shù)和能量系數(shù)構(gòu)成故障特征向量，用于VPMCD故障識(shí)別。將該方法應(yīng)用于軸承故障診斷，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與LMD方法相比，識(shí)別效率提高了8. 33%，表明了該方法的有效性和可行性。
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