【摘 要】
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对矿井风机故障信息的提取以及寻求有效的分析判断方法,已成为煤矿生产和故障诊断方面迫切需要解决的问题.由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给特征分量的提取及故障诊断带来很大困难.该文应用希尔伯特-黄变换(HHT)提取矿井风机振动信号特征分量,并与FFT分析方法进行比较.研究分析表明:HHT方法与FFT方法相比可更有效提取风机振动信号特征分量.
【机 构】
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华北理工大学机械工程学院,河北唐山 063000
【出 处】
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2015第二届中国国际风机学术会议
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对矿井风机故障信息的提取以及寻求有效的分析判断方法,已成为煤矿生产和故障诊断方面迫切需要解决的问题.由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给特征分量的提取及故障诊断带来很大困难.该文应用希尔伯特-黄变换(HHT)提取矿井风机振动信号特征分量,并与FFT分析方法进行比较.研究分析表明:HHT方法与FFT方法相比可更有效提取风机振动信号特征分量.
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