【摘 要】
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轴承是电机最容易发生故障的部件之一,而轴承早期故障时的振动信号中含有大量强干扰信号,导致故障特征信号不明显,难以被检测。针对上述问题,提出多层降噪技术及Hilbert变换
【机 构】
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西南交通大学磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1934204)
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轴承是电机最容易发生故障的部件之一,而轴承早期故障时的振动信号中含有大量强干扰信号,导致故障特征信号不明显,难以被检测。针对上述问题,提出多层降噪技术及Hilbert变换的轴承故障诊断方法。首先,利用经验模态分解对小波包分解处理后的振动信号进行分解,根据方差贡献率保留有效的固有模态分量;然后针对重构振动信号中的混叠干扰分量,采用奇异值分解滤波技术进行消除,并使用中心差商法筛选有效的奇异值,实现故障特征信号的提取;最后对故障特征信号进行Hilbert变换,解调出其幅值和频率函数。提出的轴承早期故障诊断方法,
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