【摘 要】
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将Hilbert-Huang变换用于旋转机械常见故障的振动信号的频谱分析,并针对其经验模式分解过程中存在的端点效应问题,提出一种基于极值点预测改进方法.利用信号的Hilbert边际谱上不同频段的幅值比例作为旋转机械故障征兆属性,以常见的旋转机械故障类型作为决策属性,建立故障决策表,用粗糙集方法对离散化后的决策表进行化简,得到最简化的故障诊断规则.仿真实验证明了该方法的有效性.
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237
【出 处】
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2008工业自动化与仪表应用学术交流会
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将Hilbert-Huang变换用于旋转机械常见故障的振动信号的频谱分析,并针对其经验模式分解过程中存在的端点效应问题,提出一种基于极值点预测改进方法.利用信号的Hilbert边际谱上不同频段的幅值比例作为旋转机械故障征兆属性,以常见的旋转机械故障类型作为决策属性,建立故障决策表,用粗糙集方法对离散化后的决策表进行化简,得到最简化的故障诊断规则.仿真实验证明了该方法的有效性.
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