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滚动轴承在旋转机械中应用广泛,是较易损坏的零件之一。它的运行工况直接影响着机械系统是否能够正常运行。滚动轴承故障信号是非平稳、非线性的,而且因受到随机噪声的干扰而难以检测。针对这种状况,本文将小波软硬阈值折中消噪法、时频分析的新方法——希尔伯特黄变换(HHT)和模式识别的新技术——支持向量机(SVM)相结合应用于滚动轴承故障诊断中。HHT分析法包含经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析两部分。基于HHT的这一特点,提出了两种不同的方法提取故障信号特征来进行故障诊断。一种是基于Hilber