【摘 要】
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根据自相关函数与本征时间尺度分解理论及各自优点,提出了时延自相关和本征时间尺度分解相结合的故障诊断方法。该方法首先利用振动信号的自相关函数进行降噪处理,然后对降噪
【机 构】
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四川工程职业技术学院机电工程系,石家庄铁道大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11372198);河北省高等学校创新团队领军人才计划(LJRC018)
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根据自相关函数与本征时间尺度分解理论及各自优点,提出了时延自相关和本征时间尺度分解相结合的故障诊断方法。该方法首先利用振动信号的自相关函数进行降噪处理,然后对降噪后自相关信号进行本征时间尺度分解,得到若干个相互独立的固有旋转分量和一个趋势项之和,从这些分量中选取表征故障特征信息的固有旋转分量进行重构,在重构信号频域中提取出故障特征频率。工程实例结果表明,该方法能抑制噪声,有效地提取故障特征信息,从而准确判别故障类型,在旋转机械故障诊断领域将有广泛的应用前景。
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