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GLFore N600之頻譜分析
來源:
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作者:pmob38373
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發布時間: 2017-12-19
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頻譜分析是機械故障中使用最廣泛的的信號處理方法之一。因為伴隨著故障的發生、發展、往往會引起信號頻率結構的變化。例如旋轉機械在發生不平衡故障時，振動信號中就會有回轉頻率成分等。頻譜分析的目的是把復雜的時間歷程波形經傅里葉變換分解陳若干單一的諧波分量來研究，從而獲得信號的頻率結構以及各諧波的幅值和相位信息。嚙合頻率頻譜分析主要用來診斷齒輪的故障分布，對齒輪機械早期局部損失不敏感，應用面窄。大部分頻譜分析受到調制，呈現明顯的邊頻帶，根據邊頻帶的形狀和譜線的間隔可以得到許多的故障信息，所以頻譜分析是機械故障普遍采用的方法。
頻譜分析是機械故障中使用最廣泛的的信號處理方法之一。因為伴隨著故障的發生、發展、往往會引起信號頻率結構的變化。例如旋轉機械在發生不平衡故障時，振動信號中就會有回轉頻率成分等。頻譜分析的目的是把復雜的時間歷程波形經傅里葉變換分解陳若干單一的諧波分量來研究，從而獲得信號的頻率結構以及各諧波的幅值和相位信息。嚙合頻率頻譜分析主要用來診斷齒輪的故障分布，對齒輪機械早期局部損失不敏感，應用面窄。大部分頻譜分析受到調制，呈現明顯的邊頻帶，根據邊頻帶的形狀和譜線的間隔可以得到許多的故障信息，所以頻譜分析是機械故障普遍采用的方法。
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