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廣州減速電機齒形變化故障特征的提取方法

日期:2022-10-09 13:07:57瀏覽量:71542

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廣州減速電機經驗模態分解原理

(1)EMD(EmpiricalModeDecomposition)經驗模態分解主要用于處理廣州減速電機新信號,適用于處理非穩定時期廣州減速電機齒型變化的信號。通常是一個不穩定的信號EMD分解后,可變成多個穩定的本征模態函數。

(2)EMD通過假設的方法進行分解,并根據任何信號進行假設。例如,假設是由許多本征模態函數組成的(IntrinsicModeFunction,IMF)構成,再按EMD以分解的形式分解。分解后,將性能差和性能好的信號分組。結果表明,在這個過程中,在這個過程中,我們會發現。EMD在分解過程中,任何信號都可以分為幾個信號IMF還有一個殘留信號組。

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(3)根據對若干IMF研究表明,任何一項研究表明,IMF兩個條件:

①在整個數據段中,任意一個IMF極值點的數量必須相同,即使存在不同,也應該相同≤1;

②在任意一個IMF任何重量、局部極大值點形成的包絡線和局部極小值點形成的包絡線均為零。

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