經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可根據(jù)信號本身變化進(jìn)行信號分解,具有較好的自適應(yīng)和時頻分辨能力,應(yīng)用較為廣泛[1-3],但存在端點效應(yīng)和模態(tài)混疊問題。此外,旋轉(zhuǎn)器械(軸承,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)等)具有對稱結(jié)構(gòu),其正常和故障信號都具有循環(huán)平穩(wěn)性,本文提出基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓的EMD改進(jìn)方法,并進(jìn)行滾動軸承故障診斷,取得了較好的效果。
【部分圖文】：

EMD分解流程

EMD分解結(jié)果如圖2所示，EMD改進(jìn)方法可較好地抑制端點效應(yīng)，分解分量與原始信號分量更為貼近。改進(jìn)后的Hilbert譜如圖3所示，改進(jìn)后，Hilbert譜可顯示出信號的三個頻率成分，端點效應(yīng)得到很好地抑制。圖3 改進(jìn)前后的Hilbert譜

改進(jìn)前后的Hilbert譜
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