基于改进HHT的微弱故障信号特征提取方法

发布时间：2017-08-29 23:37

  本文关键词：基于改进HHT的微弱故障信号特征提取方法

  更多相关文章： 希尔伯特-黄变换 平均总体经验模态分解 微弱信号 特征提取

【摘要】：针对微弱故障信号故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换的故障特征提取方法。该方法首先采用平均总体经验模态分解将故障信号分解成一系列固有模态函数,再选取对故障特征敏感的固有模态函数进行希尔伯特谱和边际谱分析,从中提取故障特征。仿真和实际试验证明:希尔伯特谱和边际谱能够清晰呈现故障信号时域和频域内的细微特性,为微弱故障信号的特征提取提供了一种切实可行的方法。
【作者单位】： 东北电力大学工程训练教学中心;长春工业大学机电工程学院;
【关键词】： 希尔伯特-黄变换 平均总体经验模态分解 微弱信号 特征提取
【分类号】：TH17
【正文快照】： 在机械传动设备中,当某一零件出现早期缺陷时,其振动信号十分微弱,往往被其它零部件的运行振动信号和背景噪声所淹没,为故障的检测和诊断带来困难[1]。若设备中出现早期故障而不及时处理,将使机械传动设备无法平稳传动,并有可能造成有关部件报废。因此,研究机械设备微弱故障信

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本文编号：756077