【摘 要】
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为了诊断回转窑工作故障和评估窑运行状况,有效提取窑筒体故障的特征信号极为重要。通过分析故障状态下窑筒体与托轮之间受力关系,建立托轮振动模型,得出窑故障与托轮位移振动的关联关系。针对现有窑筒体故障特征信息提取方法的不足,提出基于小波包分解的特征频率提取方法,对实际采集的数据进行小波包分解和提取特征频段进行重构。对重构后的数据进行Hilbert分析表明,采用小波包分解方法在托轮位移信号中提取2个窑故障特征频率,即筒体工作频率(KH)与托轮工作频率(RH),并以KH和RH的能量密度作为评估参数来分别反映筒体弯曲
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为了诊断回转窑工作故障和评估窑运行状况,有效提取窑筒体故障的特征信号极为重要。通过分析故障状态下窑筒体与托轮之间受力关系,建立托轮振动模型,得出窑故障与托轮位移振动的关联关系。针对现有窑筒体故障特征信息提取方法的不足,提出基于小波包分解的特征频率提取方法,对实际采集的数据进行小波包分解和提取特征频段进行重构。对重构后的数据进行Hilbert分析表明,采用小波包分解方法在托轮位移信号中提取2个窑故障特征频率,即筒体工作频率(KH)与托轮工作频率(RH),并以KH和RH的能量密度作为评估参数来分别反映筒体弯曲
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