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1.
将希尔伯特振动分解(HVD)应用于滚动轴承故障诊断。在介绍HVD方法原理基础上,与经验模式分解(EMD)进行对比表明,通过仿真信号可分析HVD更高频率分辨率,HVD能有效分解引起EMD模态混叠的含异常事件信号;将HVD用于滚动轴承故障信号分解,选含丰富故障信息分量进行包络分析,利用相应包络谱图识别轴承故障特征频率,进而识别故障模式,并实验验证该方法的有效性。
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2.
针对样本熵在分析时间序列复杂度上的局限,在样本熵和多尺度熵的基础上提出一种新的基于层次熵(Hierarchical Entropy)的滚动轴承故障特征提取方法。首先用层次分解方法对实验数据进行分解,然后采用分解节点上的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)对故障进行识别。实验数据分析结果验证该方法的有效性。
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