科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2009年
35期
839-841
,共3页
滚动轴承%EMD分解%AR模型%模式识别
滾動軸承%EMD分解%AR模型%模式識彆
곤동축승%EMD분해%AR모형%모식식별
故障模式识别技术作为故障诊断过程的重要方法,在滚动轴承故障诊断领域得到了越来越多的重视和应用.经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)非常适合处理非线性、非平稳过程,它是Hilbert-Huang变换理论的一部分.对EMD分解得到的各个内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)建立AR模型,可以实现非平稳、非线性过程的模型参数估计,能够有效的对滚动轴承故障进行诊断.
故障模式識彆技術作為故障診斷過程的重要方法,在滾動軸承故障診斷領域得到瞭越來越多的重視和應用.經驗模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)非常適閤處理非線性、非平穩過程,它是Hilbert-Huang變換理論的一部分.對EMD分解得到的各箇內稟模態函數(Intrinsic Mode Function,IMF)建立AR模型,可以實現非平穩、非線性過程的模型參數估計,能夠有效的對滾動軸承故障進行診斷.
고장모식식별기술작위고장진단과정적중요방법,재곤동축승고장진단영역득도료월래월다적중시화응용.경험모식분해(Empirical Mode Decomposition,EMD)비상괄합처리비선성、비평은과정,타시Hilbert-Huang변환이론적일부분.대EMD분해득도적각개내품모태함수(Intrinsic Mode Function,IMF)건립AR모형,가이실현비평은、비선성과정적모형삼수고계,능구유효적대곤동축승고장진행진단.
