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综合馆
基于EEMD和改进多小波的故障诊断的研究
  • 摘要

    针对滚动轴承振动故障信号具有非线性和非平稳的特点以及多小波阈值函数的选取对去噪效果的影响,提出一种基于EEMD(总体经验模态分解)和改进多小波阈值结合的故障特征提取的方法.首先,使用EEMD方法对采集到的信号进行分解,根据峭度值以及能量值选取有效的IMF(基本模态)分量,再选取合适的多小波函数对选取的IMF分量进行去噪,最后利用频谱分析法对去噪后的IMF分量进行重构,从而识别出故障特征频率,并通过获取的频率判断故障类型.实验结果表明,此方法可行且取得了较好的效果.

  • 作者

    王海瑞  宋怡然  王雪  李荣远  Wang Hairui  Song Yiran  Wang Xue  Li Rongyuan 

  • 作者单位

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南昆明650500

  • 刊期

    2017年10期 ISTIC PKU

  • 关键词

    EEMD  多小波  阈值  故障诊断  滚动轴承  EEMD  Multi-wavelet  Threshold  Fault diagnosis  Rolling 

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18.207.137.4