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1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,為了滿足工業(yè)產(chǎn)品對(duì)可靠性與安全性的需求,通過(guò)對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷與狀態(tài)監(jiān)控來(lái)避免故障及事故的發(fā)生變得越來(lái)越重要,然而隨著機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜程度不斷提高,將會(huì)導(dǎo)致在機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生多重故障,因此對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)的多重故障特征提取也成為故障診斷領(lǐng)域研究的一個(gè)方向。在多重故障發(fā)生的情況下,將會(huì)發(fā)生頻譜疊加、相關(guān)故障頻率相近等問(wèn)題。因此,關(guān)于機(jī)械故障診斷中的多頻率成分辨識(shí)方法的研究,對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)多重故障特征提取與多重故障診
2、斷具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文應(yīng)用基于最大旁瓣衰減窗口的插值離散傅里葉變換(IpDFT)方法進(jìn)行機(jī)械系統(tǒng)故障特征提取與診斷的研究,同時(shí)提出了Zoom IpDFT方法進(jìn)行兩種或幾種相近頻譜的細(xì)化分析。
在本文中,首先應(yīng)用基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT方法進(jìn)行軸承信號(hào)的研究,并提出了一種基于相角的頻譜疊加判定方法。通過(guò)仿真信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的分析表明,與傳統(tǒng)的FFT方法及Zoom FFT方法相對(duì)比,基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT
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