本文選題：故障診斷 + 齒輪　； 參考：《振動(dòng)工程學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是近年來(lái)提出的非平穩(wěn)信號(hào)分解方法,通過(guò)將信號(hào)分解問(wèn)題轉(zhuǎn)化為變分約束問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)多變量信號(hào)的模態(tài)分離。但VMD方法在分析時(shí)變多分量信號(hào)時(shí)存在模態(tài)混疊現(xiàn)象。對(duì)此,提出了一種適合分析時(shí)變模態(tài)的信號(hào)處理方法——廣義變分模態(tài)分解(Generalized VMD,GVMD)。通過(guò)分析仿真信號(hào),將GVMD與小波變換,原VMD和希爾伯特黃變換等方法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,新提出的GVMD方法分解結(jié)果更精確,時(shí)頻分辨率更高。最后,將GVMD方法應(yīng)用于變轉(zhuǎn)速齒輪振動(dòng)信號(hào)故障特征的識(shí)別,結(jié)果表明了論文方法的有效性。
[Abstract]:Variational Mode decomposition (VMD) is a nonstationary signal decomposition method proposed in recent years. The problem of signal decomposition is transformed into variational constraint problem to realize the modal separation of multivariable signals. However, the VMD method has the phenomenon of modal aliasing in the analysis of time-varying multi-component signals. In this paper, a signal processing method suitable for analyzing time-varying modes is proposed, which is generalized VMD-GVMD-generalized variational mode decomposition. The GVMD is compared with wavelet transform, original VMD and Hilbert-Huang transform by analyzing the simulation signal. The results show that the new GVMD method is more accurate and has higher time-frequency resolution. Finally, the GVMD method is applied to identify the fault characteristics of gear vibration signals with variable speed. The results show the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505002) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目資助(KJ2015A080)
【分類號(hào)】：TH132.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 潘，

本文編號(hào)：2017259