装甲兵工程学院学报
裝甲兵工程學院學報
장갑병공정학원학보
JOURNAL OF ARMORED FORCE ENGINEERING INSTITUTE
2014年
2期
50-53
,共4页
胡建忠%黄梦%尹晓利%刘振兴%范成洲
鬍建忠%黃夢%尹曉利%劉振興%範成洲
호건충%황몽%윤효리%류진흥%범성주
齿轮传动%形态小波%经验模态分解%故障诊断%特征提取
齒輪傳動%形態小波%經驗模態分解%故障診斷%特徵提取
치륜전동%형태소파%경험모태분해%고장진단%특정제취
针对齿轮多重故障特征提取困难的问题,提出了利用形态小波变换与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的齿轮故障特征提取方法.在利用形态小波变换对非平稳信号进行降噪的基础上,运用EMD方法对降噪后信号进行分解,得到贡献率大的固有模态分量.工程试验结果表明:该方法能准确地提取齿轮多重故障特征,在不同工况下均有较好的效果.该方法解决了噪声干扰对早期故障信号引入导致诊断效果不明显的问题,提高了EMD诊断的识别率和效率.
針對齒輪多重故障特徵提取睏難的問題,提齣瞭利用形態小波變換與經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相結閤的齒輪故障特徵提取方法.在利用形態小波變換對非平穩信號進行降譟的基礎上,運用EMD方法對降譟後信號進行分解,得到貢獻率大的固有模態分量.工程試驗結果錶明:該方法能準確地提取齒輪多重故障特徵,在不同工況下均有較好的效果.該方法解決瞭譟聲榦擾對早期故障信號引入導緻診斷效果不明顯的問題,提高瞭EMD診斷的識彆率和效率.
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