本文關(guān)鍵詞：基于改進HHT的微弱故障信號特征提取方法

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【摘要】：針對微弱故障信號故障特征難以提取的問題,提出一種基于改進希爾伯特-黃變換的故障特征提取方法。該方法首先采用平均總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將故障信號分解成一系列固有模態(tài)函數(shù),再選取對故障特征敏感的固有模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特譜和邊際譜分析,從中提取故障特征。仿真和實際試驗證明:希爾伯特譜和邊際譜能夠清晰呈現(xiàn)故障信號時域和頻域內(nèi)的細微特性,為微弱故障信號的特征提取提供了一種切實可行的方法。
【作者單位】： 東北電力大學(xué)工程訓(xùn)練教學(xué)中心;長春工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 希爾伯特-黃變換 平均總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 微弱信號 特征提取
【分類號】：TH17
【正文快照】： 在機械傳動設(shè)備中,當(dāng)某一零件出現(xiàn)早期缺陷時,其振動信號十分微弱,往往被其它零部件的運行振動信號和背景噪聲所淹沒,為故障的檢測和診斷帶來困難[1]。若設(shè)備中出現(xiàn)早期故障而不及時處理,將使機械傳動設(shè)備無法平穩(wěn)傳動,并有可能造成有關(guān)部件報廢。因此,研究機械設(shè)備微弱故障信

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊建剛;;旋轉(zhuǎn)機械摩擦故障特征的多重性分析[J];電力設(shè)備;2007年10期

2 秦文娟;張駿;寧寧;;基于多類別信息量的模糊Petri網(wǎng)故障推理策略[J];計算機測量與控制;2008年07期

3 梅檢民;陳祥龍;肖云魁;楊萬成;喬龍;;基于穩(wěn)健全息階比譜提取微弱故障特征[J];振動與沖擊;2012年12期

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6 邵毅敏;周曉君;歐家福;陳再剛;周本學(xué);;增強型濾波及沖擊性機械故障特征的提取[J];機械工程學(xué)報;2009年04期

7 曲佳;興成宏;李迎麗;李r，

本文編號：756077