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利用倒阶次谱和经验模态分解的轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与希尔波特-黄变换技术相结合,提出了基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,对时域信号进行等角度重采样,转化为角域伪平稳信号,然后对角域信号进行经验模态分解.最后,对包含轴承故障信息的高频固有模态函数进行倒阶次谱分析,就可以提取轴承的故障特征.通过对轴承内圈和外圈故障信号的分析表明,该方法能准确识别轴承的故障类型和部位. 相似文献
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运用阶次跟踪和奇异谱降噪诊断齿轮早期故障 总被引:3,自引:0,他引:3
针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与奇异谱降噪技术相结合,提出了一种针对齿轮早期故障的诊断方法。首先对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,再对时域信号进行等角域重采样,转化为角域伪稳态信号;然后对角域信号进行奇异谱降噪处理,以减小背景噪声的影响;最后对降噪后的信号进行阶次谱分析。通过对齿轮箱早期故障信号的分析表明,该方法能准确地识别出齿轮的故障特征。 相似文献
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