【摘 要】
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针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换（EWT）和包络谱分析相结合的故障诊断方法.该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1604134)
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针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换（EWT）和包络谱分析相结合的故障诊断方法.该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIEW开发环境下实现,有效拓宽其适用环境.其中EWT是通过结合小波变换和经验模态分解各自的优点,建立自适应的小波滤波器来提取信号的模态函数.通过仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明,LabVIEW开发环境下的EWT能够有效地对信号进行自适应分解,在与包络谱分析相结合后能够更为
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