基于数据驱动的液压马达预测性维护研究

工程设计学报页数： 8 2024-05-08

摘要：预测性维护是数字孪生典型应用之一，数据驱动是实现预测性维护的主要方式。针对预测性维护中故障特征提取困难、预测结果偏差较大的问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）算法与希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform,HHT）算法相结合的预测性维护模型的构建方法。用VMD+HHT算法提取振动信号时域... （共8页）

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