本文選題：局部均值分解 + 端點(diǎn)效應(yīng)　； 參考：《振動(dòng)與沖擊》2016年08期

【摘要】：針對(duì)局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題,提出一種基于梯度變化的端點(diǎn)效應(yīng)抑制方法對(duì)局部均值分解進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)仿真對(duì)比不同端點(diǎn)抑制方法的效果,證明了該方法的準(zhǔn)確性;針對(duì)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)為一系列調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn),將改進(jìn)的局部均值分解方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷中;利用奇異值分解降噪方法降低噪聲污染對(duì)分解結(jié)果的影響;通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to solve the endpoint effect problem in the local mean decomposition (LMD) method, a gradient change based endpoint effect suppression method is proposed to improve the local mean decomposition, and the results of different endpoint suppression methods are compared by simulation. The accuracy of the method is proved and the improved local mean decomposition method is applied to the fault diagnosis of rolling bearing according to the fact that the vibration signal of rolling bearing is a series of modulation signals. The singular value decomposition (SVD) method is used to reduce the effect of noise pollution on the decomposition results, and the effectiveness and feasibility of the method in rolling bearing fault diagnosis are verified by experiments.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)船舶與動(dòng)力學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2116353