【摘 要】
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针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的信号处理方法.该方法通过对信号的傅里叶频谱进行划分,并建立一组小波滤波器组对划分过的频谱进行滤波,得到一
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51475164);河北省自然科学基金资助项目(E2013502226)
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针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的信号处理方法.该方法通过对信号的傅里叶频谱进行划分,并建立一组小波滤波器组对划分过的频谱进行滤波,得到一组单分量成分,对每个单分量成分进行Hilbert变换即可得到瞬时频率和瞬时幅值;并针对仿真信号和几组典型的实验转子故障信号进行了EWT方法和经验模态分解方法的性能比较研究,以验证该方法的有效性.结果表明:EWT方法能准确地分析机械故障信号,故障特征值明显,可有效应用于旋转机械故障诊断.
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