【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和Hilbert包络谱的轴承故障特征提取方法.首先,在滚动轴承故障试验台上采集振动信号,然后对采
【机 构】
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北京工业大学 机电学院 先进制造技术北京市重点实验室,北京 100124
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和Hilbert包络谱的轴承故障特征提取方法.首先,在滚动轴承故障试验台上采集振动信号,然后对采集到的轴承信号进行ITD分解,得到一系列固有旋转分量和一个趋势项.最后对包含明显故障信息的固有旋转分量进行Hilbert包络解调,得到其解调后的包络谱,从而找到轴承故障的特征频率.将该方法应用于仿真信号和故障轴承实验模拟信号中,结果表明该方法可以用于识别滚动轴承的故障和工程实际.
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