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题名IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:4
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作者
向玲
高雪媛
张力佳
李媛媛
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机构
华北电力大学(保定)机械工程系
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出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期1256-1261,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675178
51475164)
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文摘
改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。
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关键词
经验小波分解
快速谱峭度滤波
包络谱分析
故障诊断
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Keywords
improved empirical wavelet transform
fast spectral kurtosis
envelope spectrum analysis
fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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