基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法
齿轮局部发生故障后，非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长．由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关，利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理，通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程；随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换，调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息，该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率．最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性．
故障诊断、提升小波、特征识别、频谱分析、Hilbert调制
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TH165.3
国家自然科学基金资助项目61001049;北京市自然科学基金资助项目4112012
2013-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
1835-1838
