基于时频周期窗的旋转机械故障诊断方法

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周期平稳信号的Wigner-Ville分布是由时频域上若干个离散分量组成,某些分量对故障较为敏感,这些特征分量的检测及提取,对故障诊断十分重要。该文利用旋转机械故障信号及其高阶矩的周期性,通过傅立叶级数对周期平稳信号的分解,认为分解各项在UE[0,2π]区间内两两正交,提出了提取故障特征的时频周期窗观察方法,可以使用时频域局部开周期窗的方法,与故障特征频率项进行周期内相关运算,取出周期自相关函数在故障特征频率分量(调制频率)上的正交投影,从而获得某一故障特征信息,与通常的功率谱分析相比,排除了周期窗外噪声
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