故障诊断领域的经典教程，国际大牛佳作
1.1 故障诊断技术的基本概念
1.2 历史发展过程和一些相关问题
1.3 说明及参考文献
2022-10-30 11:04:56
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第2章 基于观测器的FDI方法的基本思想、主要问题和工具
2.1 关于基于观测器的残差生成器的结构
2.2 对未知输入的解藕以及故障隔离问题
2.3 基于观测器的FDI 方法的鲁棒性问题
2.4 关于等价空间FDI 方法
2.5 残差估计以及阀值的计算
2022-10-30 11:04:55
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风电机组轴承处于早期故障阶段时，特征信号往往比较微弱，并且受环境噪声及信号衰减的影响严重，因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用，但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题，考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲，非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理，因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行EMD，选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱，通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。
2022-10-26 20:30:49
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本例子完成了变转速轴承信号的阶次分析，经过角域重采样和拟合后得到了较好的分析效果
2022-10-25 21:38:33
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