基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断

发布时间：2017-06-13 22:04

  本文关键词：基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于振动信号处理的轴承故障诊断方法应用非常广泛。由于在实际采集的振动信号中往往混合着干扰信号,因此提出了一种基于Gabor变换的盲源分离和基于经验模态分解(EMD)的Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法。首先采用基于Gabor变换的盲源分离方法对振动信号进行盲源分离,然后利用EMD方法进行分解获得本征模式函数(IMF)分量,再通过局部细化Hilbert包络谱方法分析判断轴承故障的特征。研究结果表明,通过对轴承振动信号进行盲源分离和EMD分解,可以使信号的故障特征更加明显,从而提高故障诊断的准确性。
【作者单位】： 石家庄铁道大学机械工程学院;
【关键词】： 故障诊断 盲源分离 经验模态分解
【基金】：国家自然科学青年基金(51405313) 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划(LJRC018) 河北省教育厅自然科学青年基金(QN2014151)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言在振动信号处理的过程中,从一组未知信号经过一个混合系统得到的观测信号中恢复出原始信号,是非常困难的。如果混合系统已知的话,则通过观测信号可恢复出原始信号,然而实际的原始信号混合方式往往是未知的。从一组传感器测得的混合信号中分离出独立源信号的方法,称为盲源

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