【摘 要】
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针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51565008),广西自然科学基金项目(2017JJA160071),桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目(17YJPYSS04)
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针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特征提取的优势,提出一种基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法。将多分量信号经由VMD分解得到一系列独立的模态分量,选择周期性最明显的模态分量经过PCT得到时频图,通过分析时频图实现旋转机械的故障诊断。通过实验平台进行实例
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