国家自然科学基金(50915028)
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
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- 相关机构：中国人民解放军第二炮兵工程大学西安电子科技大学更多>>
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- 基于EMD细化包络谱分析的齿轮箱故障诊断被引量：4
- 2013年
- 针对细化谱分析中对信号进行带通滤波时需要依靠经验来设置中心频率和带宽的缺点,提出了一种将EMD、Hilbert变换和ZOOM技术相结合的齿轮故障诊断研究方法。首先用EMD对齿轮振动信号进行自适应分解,选取有用的IMF进行重构得到新的信号,通过Hilbert变换得到信号的包络谱,再对包络谱进行细化得到高分辨率细化频谱。实验结果表明,基于经验模式分解自适应滤波的齿轮振动信号解调方法计算简便,能有效地突出故障特征频率成分。
- 李建毅石林锁滕明春何原飞
- 关键词：故障诊断齿轮箱EMD
- 基于EMD和分形的齿轮箱故障特征提取被引量：3
- 2013年
- 在齿轮箱齿轮振动信号处理中,可将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和分形技术结合在一起.先进行EMD分解,并针对EMD的端点效应问题提出了基于最小能量误差的端点效应抑制方法;计算各IMF分量的分形维数,根据同类故障具有相似特征,主要表现在模式空间上距离相近,从而利用未知故障网格维数与已知故障网格维数的距离远近来对故障类型进行判断.实测验证结果表明:通过比较网格维数,能有效判断故障的类型,该方法大大简化了故障诊断过程.
- 李建毅石林锁滕明春何原飞
- 关键词：经验模态分解端点效应分形维数齿轮箱
