本文選題：滾動(dòng)軸承　切入點(diǎn)：故障診斷　出處：《軸承》2016年06期

【摘要】：針對滾動(dòng)軸承故障診斷過程中的故障信號特征提取環(huán)節(jié),介紹了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理、特性,以及其存在的端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊等不足,并以此為基礎(chǔ)分析了局部均值分解、總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和經(jīng)驗(yàn)小波變換。結(jié)果表明:通過改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的曲線擬合方法,加入高斯白噪聲及結(jié)合小波分析等方法,可以提高EMD特征提取的可靠性及計(jì)算速度。
[Abstract]:In view of the fault signal feature extraction in the process of rolling bearing fault diagnosis, this paper introduces the basic principle and characteristics of empirical mode decomposition (EMD), as well as its shortcomings such as endpoint effect and modal aliasing.Based on this, the local mean decomposition, total average empirical mode decomposition and empirical wavelet transform are analyzed.The results show that the reliability and calculation speed of EMD feature extraction can be improved by improving the curve fitting method of empirical mode decomposition, adding Gao Si white noise and combining wavelet analysis.
【作者單位】： 洛陽軸研科技股份有限公司;河南省高性能軸承技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;滾動(dòng)軸承產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟;
【分類號】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1703192