基于Gabor變換和EMD的軸承故障診斷
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【摘要】:基于振動信號處理的軸承故障診斷方法應用非常廣泛。由于在實際采集的振動信號中往往混合著干擾信號,因此提出了一種基于Gabor變換的盲源分離和基于經驗模態(tài)分解(EMD)的Hilbert包絡譜分析相結合的故障診斷方法。首先采用基于Gabor變換的盲源分離方法對振動信號進行盲源分離,然后利用EMD方法進行分解獲得本征模式函數(IMF)分量,再通過局部細化Hilbert包絡譜方法分析判斷軸承故障的特征。研究結果表明,通過對軸承振動信號進行盲源分離和EMD分解,可以使信號的故障特征更加明顯,從而提高故障診斷的準確性。
【作者單位】: 石家莊鐵道大學機械工程學院;
【關鍵詞】: 故障診斷 盲源分離 經驗模態(tài)分解
【基金】:國家自然科學青年基金(51405313) 河北省高等學校創(chuàng)新團隊領軍人才培育計劃(LJRC018) 河北省教育廳自然科學青年基金(QN2014151)
【分類號】:TH133.3
【正文快照】: 0引言在振動信號處理的過程中,從一組未知信號經過一個混合系統(tǒng)得到的觀測信號中恢復出原始信號,是非常困難的。如果混合系統(tǒng)已知的話,則通過觀測信號可恢復出原始信號,然而實際的原始信號混合方式往往是未知的。從一組傳感器測得的混合信號中分離出獨立源信號的方法,稱為盲源
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