【摘 要】
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经验小波变换是一种基于Fourier频谱特性, 通过构建自适应小波滤波器组来分析复杂多分量信号的方法.该方法能够有效识别信号中的不同模态分量, 但由于其Fourier频谱分割问题,
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
【基金项目】
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上海市科学技术委员会基础研究资助项目(15JC1402600)
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经验小波变换是一种基于Fourier频谱特性, 通过构建自适应小波滤波器组来分析复杂多分量信号的方法.该方法能够有效识别信号中的不同模态分量, 但由于其Fourier频谱分割问题, 在处理噪声及不稳定信号方面有所欠缺.针对这一问题, 采用改进的经验小波变换方法, 将信号分解为具有物理意义的经验模态.改进的经验小波变换主要考虑被处理信号的频谱形状, 通过采用基于顺序统计滤波器 （OSF） 的包络方法以及遵循三个准则来获取有效峰值的方法, 改进Fourier频谱分割过程.将改进的方法应用于滚动轴承故障诊断中,
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