【摘 要】
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振动信号是反映滚动轴承故障的显著信号之一。将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,以各频段的能量和为特征量,建立
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振动信号是反映滚动轴承故障的显著信号之一。将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,以各频段的能量和为特征量,建立M-距离判别函数来识别滚动轴承故障类型。通过实验分析结果表明该方法取得了较好地实验效果。
Vibration signals are one of the significant signals that reflect rolling bearing failures. The measured vibration signals are transformed into time-frequency domain by wavelet analysis, the high frequency components are extracted and analyzed by Hilbert envelope power spectrum. The M-distance discriminant function is established based on the energy sum of each frequency band to identify the rolling bearing Fault type. The experimental results show that the method has achieved good experimental results.
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