【摘 要】
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针对发动机敲缸故障信号非平稳性并伴随强烈环境噪声的特点,提出基于改进希尔伯特-黄变换的故障诊断方法。该方法以发动机敲缸声音故障信号为研究对象,首先采用快速独立分量
【机 构】
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东北电力大学工程训练教学中心,长春工业大学机电工程学院
【基金项目】
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吉林省教育厅科技发展项目(2014124)
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针对发动机敲缸故障信号非平稳性并伴随强烈环境噪声的特点,提出基于改进希尔伯特-黄变换的故障诊断方法。该方法以发动机敲缸声音故障信号为研究对象,首先采用快速独立分量分析法将环境噪声等影响诊断准确性的因素从所采信号中分离,再利用总体平均经验模态分解和希尔伯特变换求出信号希尔伯特谱和边际谱,结合时域和频域特征进行故障诊断。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,同时,实际试验证明：通过改进希尔伯特-黄变换方法所获得的希尔伯特谱和边际谱能够清晰呈现故障信号时域和频域内的细微特性,为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方
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