【摘 要】
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机械设备的大型化与复杂化是现代工业发展的一个重要特征,为了确保设备安全、可靠、健康地运行,发展大型复杂机电系统的状态监测与故障诊断技术具有重要意义。在故障诊断中能
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机械设备的大型化与复杂化是现代工业发展的一个重要特征,为了确保设备安全、可靠、健康地运行,发展大型复杂机电系统的状态监测与故障诊断技术具有重要意义。在故障诊断中能否正确分析信号,获得有效的故障特征是对可能发生的故障进行分析、识别和预防的前提,因此信号处理技术直接影响故障诊断的效果。故障模型为诊断提供基本依据,基于模型的故障诊断鲁棒性强,适应性广,使用准确的模型可得到高可信度的故障诊断结论。 大型复杂机电设备故障具有随机性、多种物理效应耦合和多重故障并发的特点,反映在动态信号上具有非平稳性和非线性特性,研究非稳态、非线性信号处理和特征提取是大型复杂机电设备故障诊断中的重要技术。Hilbert-Huang时频分析技术适合于分析非线性、非平稳信号,正在成为大型复杂机电系统故障信号特征提取的重要研究方向和热点。然而HHT变换中存在的端点效应是关系到HHT时频分析精度和效果的重要问题,特别在实时故障诊断中,只有短数据长度时问题尤为突出。国内外在这方面进行了大量的研究,但尚存在以下缺点:基于波形预测的HHT端点效应消除法尽管运算简单,但是不能完全消除端点效应;使用HHT时频分析的本
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