自适应无参经验小波变换及其在转子故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-11 21:36

  本文关键词：自适应无参经验小波变换及其在转子故障诊断中的应用

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【摘要】：为了实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参经验小波变换(APEWT)方法。同时,为了克服希尔伯特变换解调的不足,更精确地估计信号的时频分布,提出了改进归一化希尔伯特变换(INHT)。通过分析仿真信号将APEWT和INHT方法与经验模态分解(EMD)、总体平均经验模态分解(EEMD)和局部特征尺度分解等方法进行对比,结果表明了APEWT和INHT方法的优越性。最后,将基于APEWT和INHT的时频分析方法应用于转子局部碰磨故障诊断,试验数据分析结果表明,所提出的方法不仅能够有效地诊断转子局部碰磨故障,而且诊断效果优于EMD和EEMD方法。
【作者单位】： 安徽工业大学;厦门理工学院;
【关键词】： 转子故障 碰磨 经验模态分解 希尔伯特变换
【分类号】：TH165.3;;TN911.7
【正文快照】： 0引言时频分析由于能够同时提供信号的时域和频域局部信息而在机械故障诊断领域得到了广泛的应用[1]。机械故障诊断中常用的时频分析方法主要有Wigner-Ville分布、小波变换、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)[1-3],以及在EMD基础上发展的局部均值分解(local me

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本文编号：1014899