發(fā)布時(shí)間：2017-10-12 21:10

  本文關(guān)鍵詞：多尺度形態(tài)濾波模態(tài)混疊抑制方法

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【摘要】：針對(duì)Hilbert-Huang變換(HHT)中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象,依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論,提出多尺度平均組合形態(tài)濾波方法,并構(gòu)建了多尺度平均組合形態(tài)濾波器對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,以實(shí)現(xiàn)對(duì)模態(tài)混疊的抑制。并以滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行故障特征頻率提取實(shí)驗(yàn),將所提方法與集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)方法對(duì)模態(tài)混疊的抑制效果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,所提的多尺度平均組合形態(tài)濾波方法耗時(shí)僅為EEMD的1/10,且特征頻率提取的誤差率比EEMD低0.16%。最后,將多尺度平均組合形態(tài)濾波與HHT相結(jié)合進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障特征提取的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn),特征頻率提取結(jié)果與理論值的誤差率為0.26%。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;東北石油大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Hilbert-Huang變換 模態(tài)混疊 多尺度形態(tài)濾波 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 特征提取
【基金】：黑龍江省長(zhǎng)江學(xué)者后備支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012CJHB005) 黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(12531063)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言在工程實(shí)際中,機(jī)械設(shè)備故障信號(hào)大多表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性的特征,尤其對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械而言,在生產(chǎn)運(yùn)行中,其振動(dòng)信號(hào)是混在強(qiáng)噪聲環(huán)境下的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),傳統(tǒng)的Fourier變換無(wú)法滿足對(duì)此類信號(hào)的分析需求。1998年黃鍔等提出的Hilbert-Huang變換(HHT)時(shí)頻分析方法具有很強(qiáng)的

【相似文獻(xiàn)】

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1 章立軍;楊德斌;徐金梧;陳志新;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)濾波的齒輪故障特征提取方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2007年02期

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3 聶品磊;滾動(dòng)軸承故障特征提取技術(shù)研究[D];東北石油大學(xué);2015年

4 謝昌彪;基于形態(tài)濾波及局部切空間排列算法的滾動(dòng)軸承微弱故障分類[D];太原理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1020919