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提出了一种改进的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的故障诊断方法。即将小波包降噪、相关系数原理及选择不同消失矩的db系小波降噪与EMD分解结合在一起的改进方法,其步骤是对故障信号先进行小波包降噪预处理;再进行EMD得到一系列IMF;计算各个IMF与原始信号的相关系数得到需要重复降噪的有效集;根据有效集中IMF的突变性强弱来选择不同消失矩的db系小波进行重复降噪;重构信号并且生成功率谱。实验结果表明,该方法很好地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,可以很好地区分出齿轮箱的齿轮和轴承是正常状态还是发生了断齿故障。 相似文献
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根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。 相似文献
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齿轮箱是磨煤机等电力设备中的关键部件,其故障的发生极大影响了设备的正常运行。齿轮早期故障信号比较微弱且往往被噪声信号淹没,因此如何去除噪声并提取故障特征信号,是实现设备故障诊断的关键。目前的小波分析研究主要从小波函数的确定与阈值的选取两方面进行降噪效果的分析,分解层数的确定尚未得到彻底的解决。因此,将基于奇异谱分析方法与冗余提升小波方法巧妙地结合,解决了小波分析中分解层数如何确定的问题,极大提高该方法的降噪性能。通过对某电厂磨煤机齿轮箱实测信号的分析,验证了此方法的可靠性。该方法的应用为及时准确地识别和发现设备故障提供了帮助。 相似文献