本文關鍵詞：摩擦振動信號的EEMD和多重分形去趨勢波動分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了研究摩擦副磨合磨損過程中摩擦振動變化規(guī)律,實現(xiàn)通過摩擦振動識別摩擦副的磨合磨損狀態(tài),在摩擦磨損試驗機上進行了船用柴油機缸套—活塞環(huán)摩擦副摩擦磨損試驗。應用總體經(jīng)驗模式分解對摩擦振動信號進行分解,獲得若干個無模式混疊的本征模式分量。利用多重分形去趨勢波動分析(Multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)對重構獲得的摩擦振動特征信號進行分析,得到摩擦振動信號的MFDFA譜圖,并根據(jù)譜圖求取摩擦振動信號的多重分形譜參數(shù)。研究結果表明,總體經(jīng)驗模式分解能夠實現(xiàn)微弱摩擦振動特征信號的提取,MFDFA譜圖及其參數(shù)可以表征摩擦振動信號的特征。
【作者單位】： 上海海事大學商船學院;大連海事大學輪機工程學院;
【關鍵詞】： 總體經(jīng)驗模式分解 多重分形去趨勢波動分析 譜參數(shù) 摩擦振動 Hurst指數(shù) 特征提取
【基金】：國家863計劃項目(2013AA040203)
【分類號】：TH117.1
【正文快照】： 網(wǎng)絡出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160907.1042.004.html摩擦副磨合過程中產(chǎn)生的摩擦振動現(xiàn)象,蘊含著反映磨合狀態(tài)的信息[1]。摩擦振動信號是微弱信號,往往埋沒于背景噪聲之中,未經(jīng)處理的摩擦振動信號不能真實地反映摩擦振動特征[2]。因此,如何對獲

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳永恒;基于自適應非趨勢波動分析的齒輪故障診斷[D];武漢科技大學;2014年

  本文關鍵詞：摩擦振動信號的EEMD和多重分形去趨勢波動分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：439868