【摘 要】
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针对齿轮箱振动故障特征难提取的问题,提出一种改进的经验小波变换(EWT)与希尔伯特黄(HHT)边际谱结合的故障特征提取方法.通过EWT与改进EWT方法作对比分析,采用改进EWT对信号进行分解不仅得到的信号分量信噪比高,分量数目合理,而且可以实现自适应对信号的频谱趋势进行划分,具有更好的信号分离能力.通过振动故障模拟实验对故障齿轮的振动信号进行变换与边际谱分析,结果表明该方法可以有效提取齿轮箱振动故障特征.
【机 构】
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黑龙江科技大学机械工程学院,哈尔滨150022
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针对齿轮箱振动故障特征难提取的问题,提出一种改进的经验小波变换(EWT)与希尔伯特黄(HHT)边际谱结合的故障特征提取方法.通过EWT与改进EWT方法作对比分析,采用改进EWT对信号进行分解不仅得到的信号分量信噪比高,分量数目合理,而且可以实现自适应对信号的频谱趋势进行划分,具有更好的信号分离能力.通过振动故障模拟实验对故障齿轮的振动信号进行变换与边际谱分析,结果表明该方法可以有效提取齿轮箱振动故障特征.
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