《表4 各IMF分量的相关峭度值》

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《相关峭度联合降噪在滚动轴承故障特征增强中的应用》

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由图11可知，轴承故障信号经VMD算法处理后实现了信号频域与各个本征模态分量IMF的自适应分解，且每个本征模态分量IMF都紧紧围绕着某一个中心频率。分别计算各个本征模态分量IMF的相关峭度值，如表4所示，从图中看出本征模态分量IMF3、IMF5、IMF6的相关峭度值相对比较大，包含的故障信息和冲击成分相对比较丰富，因而根据相关峭度准则选取该三个本征模态分量进行信号重构。信号重构能够有效保留原始信号中最多的故障信息，剔除部故障成分不突出或受到噪声干扰较大、对故障故障特征提取意义不大的模态。最佳重构信号的时域波形和频谱如图12所示。