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摘要:
小波包分解可以提高信号频率分辨率,但子带信号会出现虚假频率成分,造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合,来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先,应用快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换对小波包各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列。提取含故障频率的子带信号对其进行经验模态分解,以互相关、峭度准则提取故障本征模函数分量,可以避免本征模函数分量选择的盲目性。对仿真信号分析和实例分析的结果表明:该方法能够准确地检测出轴承故障,从而突出该方法的有效性。
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文献信息
篇名 改进小波包的滚动轴承故障诊断
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 改进小波包 经验模态分解 互相关 峭度 轴承故障
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 机械与仪表
研究方向 页码范围 9-14
页数 6页 分类号 TH17|TP277
字数 2110字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任学平 内蒙古科技大学机械工程学院 132 377 9.0 11.0
2 庞震 内蒙古科技大学机械工程学院 12 60 6.0 7.0
3 邢义通 内蒙古科技大学机械工程学院 10 63 5.0 7.0
4 辛向志 内蒙古科技大学机械工程学院 11 51 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
改进小波包
经验模态分解
互相关
峭度
轴承故障
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
出版文献量(篇)
3214
总下载数(次)
7
总被引数(次)
19453
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