【摘 要】
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经验小波变换方法被证明是一种有效的滚动轴承故障诊断方法,但该方法的分析精度依赖于频谱的合理分割.因此,文章提出了一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法.首先,通过连接若干个信号频谱的局部极大值来获取频谱包络线;然后,设定阈值,消除噪声干扰;最后,根据频谱包络线的局部极小值来自适应地确定频谱分割边界.工程实例分析表明,基于改进经验小波变换的故障特征提取方法,提高了对故障特征频带的分离精度,在滚动轴承故障特征提取方面表现出一定的优越性.
【机 构】
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华润电力技术研究院有限公司, 广东 深圳 518000;北京英华达电力电子工程科技有限公司, 北京100022;华北电力大学 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室, 北京 102206
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经验小波变换方法被证明是一种有效的滚动轴承故障诊断方法,但该方法的分析精度依赖于频谱的合理分割.因此,文章提出了一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法.首先,通过连接若干个信号频谱的局部极大值来获取频谱包络线;然后,设定阈值,消除噪声干扰;最后,根据频谱包络线的局部极小值来自适应地确定频谱分割边界.工程实例分析表明,基于改进经验小波变换的故障特征提取方法,提高了对故障特征频带的分离精度,在滚动轴承故障特征提取方面表现出一定的优越性.
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