《表3 各PRC及R的峭度值Table 3 Kurtosis values of PRC and R》

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《基于ITD和改进形态滤波的滚动轴承故障诊断》

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利用ITD算法对信号进行分解，得到4个频率从高频到低频分布的PRC和1个残余量R，计算各分量峭度值列入表3中，分量时域波形如图10所示。利用主频率（205.1、410.2、615.2、820.3、1 016 Hz）幅值之和选出最佳结构元素长度组合（12、8、16）对峭度值最大的前3个PRC（PRC1、PRC2与PRC3）分别进行ACDIF滤波，滤波之后的分量时域波形如图11所示，各个分量的正负冲击被清晰地提取出来，随机噪声的干扰消除。重构滤波后的PRC得到合成信号，在图12的幅值谱中，中高频成分得到了抑制，频率峰值集中在低频处，205.1、410.2、615.2、1 016 Hz正好分别对应于外圈故障频率、二倍频、三倍频及五倍频，故障频率及其倍频的谱线清晰且突出，由此可以判断出轴承的外圈故障。