|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
" U" ?$ I& Z% q: J1 d- c: v% [摘要：经验小波变换是最近提出的非平稳信号分析方法,针对其不足,提出了一种改进的经验小波变换方法;同时结合瞬时频率新定义,提出了一种非平稳信号时频分析新方法.该方法首先通过改进的经验小波变换将一个复杂的非平稳信号自适应地分解为若干个具有紧支集频谱的内禀模态函数之和;再通过对每个内禀模态函数进行解调,得到原始信号的时频分布.将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析,并将其与希尔伯特黄变换进行了对比,结果表明,论文提出的方法能够有效地诊断滚动轴承故障,且诊断效果优于希尔伯特黄变换方法.
! I& r. [: [; M* Q5 R% W$ i* d0 y
+ a6 Z/ W: c/ s* [" g6 r f; O- R h b+ ^: a4 L }
关键词:时频分析;希尔伯特变换;经验小波变换;滚动轴承;故障诊断
- n/ z: O& z0 c3 ]; D
% @, o& m' Z6 F/ ?9 p 滚动轴承是旋转机械设备的关键部件,也是最容易发生故障的部件.由于滚动轴承故障振动信号大部分是非线性和非平稳信号,时频分析方法,如小波变换，经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)及在其基础上发展的局部均值分解(Local Mean Decompo-sition ,LMD)和局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition ,LCD)等,由于能够同时提供振动信号时域和频域的局部信息而在滚动轴承故障诊断中得到了广泛应用. B* d( E/ o3 ~ _) \1 G! W
6 b4 v7 z$ K- b. o/ h* q9 X# V! k' }3 ?4 k- N# o) r
& J. T; F1 M' _6 A# D
7 @7 x/ s8 Z; I& Q0 R
4 r& d- T' n- ?% H
|
|
/1 
发表于 2021-4-30 09:16
收藏
淘帖
支持！
反对！