【摘 要】
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利用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transformation,简称HHT)对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进
【机 构】
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燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
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利用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transformation,简称HHT)对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,简称EMD),接着选取含有故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。
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