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摘要
基于振动信号处理的轴承故障诊断方法应用非常广泛。由于在实际采集的振动信号中往往混合着干扰信号,因此提出了一种基于Gabor变换的盲源分离和基于经验模态分解(EMD)的Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法。首先采用基于Gabor变换的盲源分离方法对振动信号进行盲源分离,然后利用EMD方法进行分解获得本征模式函数(IMF)分量,再通过局部细化Hilbert包络谱方法分析判断轴承故障的特征。研究结果表明,通过对轴承振动信号进行盲源分离和EMD分解,可以使信号的故障特征更加明显,从而提高故障诊断的准确性。
关键词
故障诊断
/
盲源分离
/
经验模态分解
Key words
基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断[J].
石家庄铁道大学学报(自然科学版), 2017, 30(01): 81-85+98 DOI:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.01.15