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基于EMD-Hilbert...降维的电机故障信号特征提取_张能文.pdf

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基于EMD-Hilbert...降维的电机故障信号特征提取_张能文.pdf

基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取讲解了通过经验模态分解（EMD）与Hilbert变换结合的技术，对旋转电机故障特征进行提取的方法。文章指出电机作为旋转机械的驱动机，一旦出现故障将严重影响整套设备或生产线的正常运作。为了解决这一问题，文中提出了一种新的故障特征提取方法，该方法首先利用EMD将原始振动信号分解成多个固有模态函数（IMF），然后使用Hilbert包络谱分析技术从IMF中进一步提取故障特征信息。此外，为了提高故障诊断的效率和准确性，引入了主成分分析（PCA）来降低数据维度，从而提高了故障特征提取的精度。最后，研究团队通过MCDS平台采集的数据进行了实验验证，结果表明所提出的基于EMD-Hilbert和PCA的方法能够有效地识别出电机故障特征，具有较高的准确性和可靠性。基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取适用于各类涉及电机运行监控、维护及故障预测的企业和技术人员。特别是对于那些依赖精密电机工作的行业，如制造业、电力系统、交通运输等，本文提供的方法可以帮助他们更早地发现潜在问题，减少非计划停机时间，降低维修成本。同时，该方法也适合于从事机电一体化、自动化控制以及相关领域研究的学者参考，为他们提供了新的思路和技术手段用于电机故障诊断的研究。