本文關鍵詞：基于EEMD和Hilbert包絡分析的軸承復合故障診斷研究　出處：《機械傳動》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對低信噪比的齒輪傳動系統(tǒng)的軸承復合故障,首先采用EEMD對故障信號進行分解,得到各階IMF分量和殘余量;以峭度為特征指標,計算各階IMF分量的峭度值;對峭度最大的IMF分量進行Hilbert包絡解調。最終結果表明,該方法能有效地提高信噪比,從強背景噪聲的齒輪傳動系統(tǒng)中提取了軸承故障特征頻率。
[Abstract]:Composite bearing fault gear system for low SNR, firstly using EEMD for fault signal decomposition, each order IMF components and residual quantity; the kurtosis is characteristic index, calculate each order IMF components of kurtosis; Hilbert of kurtosis maximum envelope demodulation of IMF components. The final results show that the method can effectively improve the signal to noise ratio and extract the characteristic frequency of the bearing fault from the gear transmission system with strong background noise.
【作者單位】： 太原理工大學齒輪研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃(2014BAF08B01)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為旋轉機械中常用的部件之一,對其進行監(jiān)測和診斷是國內外工程技術領域一直非常關注的課題[1]。軸承的任何一個小小的故障,都可能會引起連鎖反應,嚴重的會造成重大經濟損失甚至災難性后果[2]。滾動軸承存在局部缺陷時,在運行過程中會產生包含脈沖沖擊的非平穩(wěn)

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本文編號：1344851