【摘 要】
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为了准确诊断旋转机械故障类型,提出了基于EWT-SVDP的故障诊断方法。分析了经验小波变换对信号分解的频率自适应性优势;给出了奇异值包分解与重构原理,并说明了此算法的强去
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51105323)
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为了准确诊断旋转机械故障类型,提出了基于EWT-SVDP的故障诊断方法。分析了经验小波变换对信号分解的频率自适应性优势;给出了奇异值包分解与重构原理,并说明了此算法的强去噪能力;将经验小波变换与奇异值包分解融合,提出了EWT-SVDP算法,此算法兼容了经验小波变换的频率自适应性与奇异值包分解的强去噪能力,能够有效去除信号误差并给出信号频谱;介绍了轴承基本结构和故障特征频率理论值,设计了轴承故障诊断实验方案和方法,对故障振动信号使用EWT-SVDP算法进行去噪和重构,并结合希尔伯特变换,分析信号的频谱和包络
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