%0 Journal Article
%T 基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法
%J 北京工业大学学报
%D 2012
%X 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.
%K 故障诊断
%K 提升小波
%K 特征识别
%K 频谱分析
%K Hilbert调制
%U http://www.bjgd.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=5AB289B4-F9DC-4531-945C-D33E0822D06D