【摘 要】
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针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform(EWT))和奇异值分解(singular value d
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475387)
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针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform(EWT))和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先利用EWT分解的自适应性特点,对故障信号进行分解,得到各分量信号,从而有效地减少模态混叠现象;再对各分量信号进行SVD分解重构,减少噪声的影响以消除随机干扰,最后对经过SVD重构后得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承
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