基于小波包分解和EMD的滚动轴承故障诊断方法研究
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2020-05-27
17:51:30
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图
6
增程机构仿真分析曲线图
!
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从
图
.
曲
线中可以看出
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与
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的
曲 线 为
直线
$
证明了向上延伸的输送通道上升时平稳无歪
斜
$
为输送物提供了良好的导向
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#
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的
曲线在拐点
&
啮合
#
以前与
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$%& ’%(!))
之
间没有出现重合或交叉现象
$
证明
了活动导轨在运动过程中与固定导轨未发生任何
干涉
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,
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和
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的
曲线与
#
$%& ’%(!))
和
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$%& ’%(!),
的
直线在啮合终点
重合于一点
$
证明了活动导轨上升到极限位时与固
定导轨实现了准确对接
’
以上分析证明了该增程机构的设计符合设计
要求
$
设计合理
$
实现了输送设备的输送功能
$
解决
了与平台上方设备的位置避让难题
’
作
者简介
：
张文焱
"
!/01
2
(
$
女
$
河北大名人
$
工程师
$
主要从事
机械结构研究
$
电子信箱
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责
任编辑
!
武伟民 收稿日期
：
20!4－*-－!.
!!!!!!!!!!!!!!!!
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
0
引
言
小波包分解技术是小波分解的推广
$
在对信号
基于小波包分解和
’
#>
的滚动轴承故障诊断方法研究
?
文
妍
，
谭继文
&
青岛理工大学
$
山东 青岛
)..
*,,
(
摘
要
：
提出了一种基于小波包分解与
’
#>
的
故障诊断特征提取方法
。
对故障振动信号进行
小波包分解
，
并将其高频部分节点信号进行重构
，
对
)
个
节点的重构信号分别进行
’
#>
分
解
，
得到
一系列的
@
#A
分
量
；
提取每个节点的各个
@
#A
分
量的能量值并归一化后作为轴承的故障特征量输
入神经网络进行诊断
。
通过实验证明
)
种
方法的结合具有良好的局部分析能力及自适应分解的特
点
，
可以提取更加有效的特征值
，
因此在进行诊断时
，
具有更快的速度与更高的准确率
。
关键词
：
小波包分解
；
’
#>
；
故
障诊断
中图分类号
：
B
C)00+,
%
B
D!,,+,
文
献标志码
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文
章编号
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1003
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201E
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青岛市基础研究计划项目
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卷
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期
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年
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故
障
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诊断
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时
间
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长度
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