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滾動軸承是旋轉機械中使用廣泛且較易損傷的機械零件，它的運行狀況直接影響機械系統的T作狀況，一旦出現故障可能導致重大事故的發生。據統計，在旋轉機械設備故障中約有30%來自于滾動軸承。可見，對滾動軸承損傷進行識別，準確判斷故障類別，對保障設備安全可靠工作地具有重要意義。滾動軸承的故障一般分為內圈故障、外圈故障和滾動體故障3類，故障時會出|現周期性的脈沖信號，表現形式為調制信號。對于非線性、非平穩的信號，第一代小波變換存在著小波基不易選取、不能靈活匹配待分析信號等缺陷，無法準確地反映信號的本質特征。與之相比，第二代小波變換簡單快速，適合于白適應、非線性變換。第二代小波尺度函數和小波函數的形狀與滾動軸承出現故障時的振動信號波形相似，可以很好地匹配故障信號的波形，將某一敏感頻帶內的微弱故障特征凸現出來，從而為故障特征提取提供更加豐富的信息。由Huang等提出的EEMD分解方法可根據信號局部的時變特性進行白適應的時頻分解，將信號分解成有限個本征模態函數（IMF）．各IMF分量包含了原信號不同時間尺度的局部特征，減小了信號特征信息之間的干擾和耦合。
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