本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)無參經(jīng)驗小波變換及其在轉(zhuǎn)子故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：為了實現(xiàn)經(jīng)驗小波變換中Fourier譜的自適應(yīng)分割,提出了自適應(yīng)無參經(jīng)驗小波變換(APEWT)方法。同時,為了克服希爾伯特變換解調(diào)的不足,更精確地估計信號的時頻分布,提出了改進歸一化希爾伯特變換(INHT)。通過分析仿真信號將APEWT和INHT方法與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和局部特征尺度分解等方法進行對比,結(jié)果表明了APEWT和INHT方法的優(yōu)越性。最后,將基于APEWT和INHT的時頻分析方法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子局部碰磨故障診斷,試驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,所提出的方法不僅能夠有效地診斷轉(zhuǎn)子局部碰磨故障,而且診斷效果優(yōu)于EMD和EEMD方法。
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué);廈門理工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 轉(zhuǎn)子故障 碰磨 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 希爾伯特變換
【分類號】：TH165.3;;TN911.7
【正文快照】： 0引言時頻分析由于能夠同時提供信號的時域和頻域局部信息而在機械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[1]。機械故障診斷中常用的時頻分析方法主要有Wigner-Ville分布、小波變換、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)[1-3],以及在EMD基礎(chǔ)上發(fā)展的局部均值分解(local me

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