郜普刚 作品数:4 被引量:63 H指数:2 供职机构: 北京航空航天大学交通科学与工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 机械工程 更多>>
局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的应用 被引量:32 2012年 局部均值分解(LMD)是在经验模态分解(EMD)的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现出较好的应用前景。改进了LMD算法,提高LMD计算速度,并利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的有效性;针对轴承故障信号的调制特点以及背景信号对故障信号的影响,提出将其应用于滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀的故障综合诊断中,结果表明LMD方法能够有效地提取出故障特征频率,对故障类型做出准确判断。 陈亚农 郜普刚 何田 刘献栋关键词:局部均值分解 故障诊断 滚动轴承 基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断 局部均值分解(LMD)是在EMD的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,可以根据多分量调幅调频信号自身特点自适应地将其分解为一系列单分量信号。本文利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的... 郜普刚 何田 林意洲 刘献栋关键词:局部均值分解 故障诊断 滚动轴承 局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用 作为一种新的自适应的时频分析方法,局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)将多分量的故障振动信号分解成为一系列的单分量的PF分量,每个PF分量由包络信号和纯调频信号组成。本文将LMD综... 林意洲 何田 郜普刚 申永军关键词:局部均值分解 齿轮 磨损 断齿 故障诊断 HILBERT变换 局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用研究 被引量:34 2011年 局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)作为一种新的自适应的时频分析方法,在故障诊断领域开始得到研究。利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理描述齿轮故障信号特征的多分量调幅调频信号的有效性;在此基础上将LMD综合应用于断齿、磨损和剥落三种齿轮故障诊断中,并与传统解调方法进行了对比。结果表明,LMD方法可以有效提取故障齿轮的故障特征,消除虚假成分的影响,从而提高了齿轮故障诊断的准确性。 何田 林意洲 郜普刚 申永军关键词:局部均值分解 齿轮 故障诊断 HILBERT变换