《表1 IMF分量峭度值：基于TVF-EMD和TEO的滚动轴承微弱故障特征提取》

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《基于TVF-EMD和TEO的滚动轴承微弱故障特征提取》

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利用TVF-EMD方法对加噪混合故障仿真信号进行自适应分解，得到一组本征模态分量，图2所示为前5个IMF分量的时域波形。对前5个IMF分量进行峭度计算，结果如表1所示，根据峭度最大准则选出包含主要故障信息的敏感分量imf1，对选取的imf1分量进行Hilbert包络谱分析和Teager能量算子解调分析得到图3所示的能量谱。从图3(a）中可以看出，最高峰值的频率为120 Hz，与轴承故障特征频率相对应，其他峰值也与故障特征频率的倍频成分相对应。由图3(b）可以看出故障特征频率及其2倍频、3倍频成分，但是均有一定的偏差且幅值不明显。由此可知，Hilbert包络解调和Teager能量算子解调都可以从imf1分量中识别出故障特征频率及其相关谐波，但是在Teager能量谱中，在故障特征频率及其相关谐波处有更明显的峰值，提取的结果更清晰。