【摘 要】
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经验小波变换(EWT)作为自适应的信号分解方法,其分解结果与频带边界的划分密切相关。尺度空间表征(SSR)算法可以根据信号的频谱自适应地实现信号的频带划分。但是,在对轴承信
【基金项目】
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国家重点研发计划先进轨道交通重点专项资助项目(2017YFB1201004)
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经验小波变换(EWT)作为自适应的信号分解方法,其分解结果与频带边界的划分密切相关。尺度空间表征(SSR)算法可以根据信号的频谱自适应地实现信号的频带划分。但是,在对轴承信号处理时SSR容易产生过度划分,这就导致一个共振频带被分解成多个分量,从而无法有效地提取故障冲击。因此,提出基于峭度准则与互相关分析的改进EWT算法:首先,根据尺度空间表征对信号的频谱进行划分;然后,计算每个分量的峭度值,对峭度值大于阈值的分量进行相关性分析,选取相关性高的分量进行合并;最后,对合并后的分量进行包络分析,提取故障冲击。通
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