机械设计与研究
機械設計與研究
궤계설계여연구
MACHINE DESIGN AND RESEARCH
2011年
3期
70-72,90
,共4页
Labview和Matlab%经验模态分解%特征频率%包络谱
Labview和Matlab%經驗模態分解%特徵頻率%包絡譜
Labview화Matlab%경험모태분해%특정빈솔%포락보
应用Labview直观的图形化界面将采集到的有缺陷的轴承信号转换为数字信号,在labview中调用matlab函数程序.将经验模态分解(EMD)引入到轴承的振动特征信号提取中,再从若干个包括故障的IMF分量中提取能量特征参数以判别故障产生的部位.试验结果表明,经验模态分解的分析方法在判断轴承故障的部位时具有很高的准确性,是一种有效的轴承故障诊断方法.
應用Labview直觀的圖形化界麵將採集到的有缺陷的軸承信號轉換為數字信號,在labview中調用matlab函數程序.將經驗模態分解(EMD)引入到軸承的振動特徵信號提取中,再從若榦箇包括故障的IMF分量中提取能量特徵參數以判彆故障產生的部位.試驗結果錶明,經驗模態分解的分析方法在判斷軸承故障的部位時具有很高的準確性,是一種有效的軸承故障診斷方法.
응용Labview직관적도형화계면장채집도적유결함적축승신호전환위수자신호,재labview중조용matlab함수정서.장경험모태분해(EMD)인입도축승적진동특정신호제취중,재종약간개포괄고장적IMF분량중제취능량특정삼수이판별고장산생적부위.시험결과표명,경험모태분해적분석방법재판단축승고장적부위시구유흔고적준학성,시일충유효적축승고장진단방법.
