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集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
彭国良
郑近德
+2 位作者
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期98-105,125,共9页
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分...
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分解过程中存在严重的模态混叠问题,导致瞬时频率估计不准确,影响了HHSA的分析精度。基于此,提出了集成全息希尔伯特谱分析(ensemble holo-Hilbert spectral analysis, EHHSA)方法。同时为了更精确解调故障特征信息,通过对载波变量进行积分,定义了一种可以揭示调制特征的调幅边际谱分析方法。最后,通过对滚动轴承仿真和实测数据进行分析,结果表明:与传统谱分析方法相比,所提EHHSA方法及调幅边际谱的特征提取性能和噪声鲁棒性更强。
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关键词
集成
全息
希尔伯特
谱分析
(
ehhsa
)
时频
分析
集成
经验模态分解(EEMD)
故障诊断
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职称材料
题名
集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
彭国良
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
机构
安徽工业大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期98-105,125,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51975004)
安徽省教育厅杰出青年基金项目(2022AH020032)。
文摘
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分解过程中存在严重的模态混叠问题,导致瞬时频率估计不准确,影响了HHSA的分析精度。基于此,提出了集成全息希尔伯特谱分析(ensemble holo-Hilbert spectral analysis, EHHSA)方法。同时为了更精确解调故障特征信息,通过对载波变量进行积分,定义了一种可以揭示调制特征的调幅边际谱分析方法。最后,通过对滚动轴承仿真和实测数据进行分析,结果表明:与传统谱分析方法相比,所提EHHSA方法及调幅边际谱的特征提取性能和噪声鲁棒性更强。
关键词
集成
全息
希尔伯特
谱分析
(
ehhsa
)
时频
分析
集成
经验模态分解(EEMD)
故障诊断
Keywords
ensemble holo-Hilbert spectral analysis(
ehhsa
)
time-frequency analysis
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用
彭国良
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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