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改进的经验模态分解及其在列车轴承声学故障诊断中的应用

何平  孙楠翔  孙慧琪  李攀  尚伟  
【摘要】:在Hilbert-Huang Transform中的经验模态分解多用于获取多频信号的固有模态函数,但是对多频信号的频率和幅值有一定的限制。针对这些缺陷,本文提出一种改进的经验模态分解。该方法首先用希尔伯特变换得到解析信号,然后利用理想解析滤波器对解析信号进行滤波,从而提升信号中高频分量的幅值,最后进行经验模态分解并得到Hilbert谱。经过仿真分析的验证,该算法可以有效提高经验模态分解对多频信号的分解能力。对于滚动体存在故障的轴承声信号,使用本文提出的改进方法,并结合小波变换,成功诊断出轴承的故障类型,这进一步证明了该算法的有效性及其实用价值。

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