【摘 要】
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该论文基于经验模式分解方法和小波变换对非平稳信号进行分析研究,并对内在模函数判断标准进行了修正,缩短了经验模式分解的时间.信号的奇异点通常包含了机械故障信息,该文利
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该论文基于经验模式分解方法和小波变换对非平稳信号进行分析研究,并对内在模函数判断标准进行了修正,缩短了经验模式分解的时间.信号的奇异点通常包含了机械故障信息,该文利用提取内在模函数包络的方法进行信号奇异性检测,与直接提取信号包络方法相比较,该方法能更清晰地获取信号的奇异特征.同时,使用小波变换进行信号奇异性分析,也有效地识别出信号的奇异特征.该文还分别利用经验模式分解方法和小波变换方法对故障电源风扇进行分析,两种方法都清晰地提取出了机械故障特征信息,表明基于经验模式分解的分析方法在机械故障诊断方面具有良好的应用前景.
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