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| 基于经验模态分解的风电轴承早期故障诊断研究 | |
| 作者单位： | ;1.上海电力学院电力与自动化工程学院 |
| 摘 要： | 介绍了采用基于经验模态分解EMD包络谱的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法先用EMD将原始时域信号分解为若干个平稳的固有模态函数IMF之和,然后求出包含主要故障信息的多个IMF分量的包络谱,通过包络谱频率来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承内圈故障振动信号的分析结果表明,基于经验模态分解包络谱的故障诊断方法能够比传统的FFT频谱更加及时准确的提取滚动轴承的故障特征,利于提早发现故障隐患。 |
| 关 键 词： | 滚动轴承 经验模态分解 包络谱 FFT频谱 故障诊断 |
Early Fault Diagnosis of Wind Turbine Rolling Bearing Based on Empirical Mode Decomposition |
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