【摘 要】
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本文采用经验模式分解 (EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性 ,进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较 ,该方法提取的奇异性特征明显。
【机 构】
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中国海洋大学电子工程系,中国海洋大学电子工程系,中国海洋大学电子工程系 青岛266071,青岛266071,青岛266071
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本文采用经验模式分解 (EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性 ,进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较 ,该方法提取的奇异性特征明显。数值模拟和对故障轴承的振动信号分析表明了该方法的有效性。
In this paper, the singularity of non-stationary mechanical fault signal is analyzed by the combination of empirical mode decomposition (EMD) and wavelet transform, and the mechanical fault diagnosis is carried out. Compared with the wavelet analysis of the original signal, the singularity feature extracted by this method is obvious. Numerical simulation and vibration signal analysis of the fault bearing show the effectiveness of this method.
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