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  2. 齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象,包括幅值调制和频率(相位)调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟,但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号 中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法-Gear crack fault occurs when the vibration signal will produce modulation phenomenon, including the two parts of the modulation
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-15
    • 文件大小:1217118
    • 提供者:张力
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  2. 机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-29
    • 文件大小:1267963
    • 提供者:张力
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  2. 针对风力发电机齿轮箱的故障,介绍常用的故障诊断方法,理论上分析齿轮箱故障振动 信号的特征,并用 软件仿真其振动信号 对比正常运行与发生故障时的频域信号波形,并进行了一定的分析,为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考-Wind turbine gearbox failures, to introduce fault diagnosis method theoretically analyze the characteristics of the vibration signal of a ge
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:344098
    • 提供者:张力
  1. Hilbert335

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  2. 测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-25
    • 文件大小:693944
    • 提供者:张力
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  2. 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷,提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间.带宽积(TBP),克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷,再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响,提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析,结果表明该方法的时频聚集性更好,抗噪能力更强,能
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:415568
    • 提供者:张力
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  2. 针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点, 提出采用柴油机振动信号的本征模函数( IMF) 分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解, 并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量, 再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号-For instantaneous nonlinear characteristics of vibration signals of diesel engine, the diesel engine vibration signal of the intrins
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:603458
    • 提供者:张力
  1. Study-on-compound-fault-diagnosis

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  2. 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题, 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠, 对 故障信号特征提取有很大的干扰, 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离, 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调, 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:927748
    • 提供者:侯蒙蒙
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