10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.06.028
IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用
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.
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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TH165.3;TN911.7
国家自然科学基金资助项目51675178,51475164
2018-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1256-1261
