【摘 要】
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本文采用经验模式分解 (EMD)提取信号的内在模函数 (IMF) ,并利用希尔伯特变换对所得IMF进行包络分析 ,提取机械故障特征。与直接对原信号进行包络分析相比较 ,该方法提取的
【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266003,青岛266003,青岛266003
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本文采用经验模式分解 (EMD)提取信号的内在模函数 (IMF) ,并利用希尔伯特变换对所得IMF进行包络分析 ,提取机械故障特征。与直接对原信号进行包络分析相比较 ,该方法提取的机械故障特征更明显。数值模拟和对故障轴承振动信号分析表明了该方法的有效性。
In this paper, empirical mode decomposition (EMD) is used to extract the intrinsic mode function (IMF) of the signal, and the envelope is analyzed by Hilbert transform to extract the mechanical fault characteristics. Compared with the envelope analysis of the original signal directly, the mechanical fault feature extracted by this method is more obvious. Numerical simulation and analysis of bearing vibration signals indicate the effectiveness of this method.
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