【摘 要】
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针对轴承振动信号具备非平稳性特征,提出分别利用Hilbert小波分析,数学形态滤波后独立分量分析(ICA)和基于信号局部特征的时间尺度的经验模态分解(EMD)三种方法对所采集的轴
【机 构】
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昆明理工大学 机电工程学院,昆明,650500
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对轴承振动信号具备非平稳性特征,提出分别利用Hilbert小波分析,数学形态滤波后独立分量分析(ICA)和基于信号局部特征的时间尺度的经验模态分解(EMD)三种方法对所采集的轴承外圈故障信号进行频率特征提取,并对功率谱图结果和运算速度进行比较与分析.结果显示:基于形态学滤波的独立分量分析方法能够得在较短的时间内分离出纯净、有效的故障频率信息,而且程序运行时间较短,具备较强的实用性.
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