【摘 要】
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对高阶统计量用于机械故障特征提取进行了研究.首先利用Hilbert变换构造原始信号的解析信号,求取信号的包络,然后计算包络信号的高阶统计量.研究表明,用高阶统计量提取信号特征,可以容易地
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对高阶统计量用于机械故障特征提取进行了研究.首先利用Hilbert变换构造原始信号的解析信号,求取信号的包络,然后计算包络信号的高阶统计量.研究表明,用高阶统计量提取信号特征,可以容易地将正常齿轮信号和齿轮裂纹、断齿的信号分离.
The high-order statistics for mechanical fault feature extraction were studied. Firstly, the analytic signal of the original signal is constructed by using Hilbert transform, the envelope of the signal is obtained, and then the higher-order statistics of the envelope signal is calculated. The research shows that the signals of normal gear can be easily separated from the signal of gear crack and tooth break by extracting the signal characteristics with high-order statistics.
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