上海应用技术学院学报（自然科学版）
上海應用技術學院學報（自然科學版）
상해응용기술학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANGHAI INSTITUTE OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2014年
4期
314-318
,共5页
小波阈值去噪%经验模态分解%快速傅里叶变换%故障诊断
小波閾值去譟%經驗模態分解%快速傅裏葉變換%故障診斷
소파역치거조%경험모태분해%쾌속부리협변환%고장진단
利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.
利用小波去譟閾值法對齒輪箱故障振動信號進行去譟,將經驗模態分解(EMD)和快速傅裏葉變換(FFT)相結閤對齒輪箱故障進行特徵提取,此方法適閤于對非線性非穩態信號進行自適應的分析.利用小波閾值去譟方法對原始信號進行預處理,將去譟後的信號進行經驗模態分解,得到一定數量的本徵模態函數(IMF)分量,選取特定的IMF進行FFT,得到相應的功率譜,從而達到提取齒輪箱故障特徵頻率的目的.對齒輪箱故障信號進行分析,結果錶明該方法能夠有效地識彆齣齒輪箱故障特徵頻率.
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