本文關(guān)鍵詞：基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究

    前言：旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)部門中應(yīng)用最為廣泛的一類機(jī)械設(shè)備,因而其故障診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵是從旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征,信號(hào)分析和處理是特征提取最常用的方法。由于大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障振動(dòng)信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào),因此有必要選擇恰當(dāng)?shù)倪m合于非平穩(wěn)信號(hào)分析的信號(hào)處理方法。 由于時(shí)頻分析方法能同時(shí)提供振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域信息,因而在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中應(yīng)用最為廣泛。但是常用的時(shí)頻分析方法如窗口傅里葉變換(Windowed Fourier Transform)、WVD(Wigner-Ville Distribution)、小波變換等都有各自的局限性。因此,迫切需要新的理論和信號(hào)處理方法來(lái)提高現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)水平。近來(lái),一種適合于處理非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法Hilbert-Huang變換(Hilbert-Huang Transform,簡(jiǎn)稱HHT)被提出來(lái)以后,經(jīng)驗(yàn)證在很多方面的應(yīng)用效果都優(yōu)于其它的信號(hào)處理方法。本文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的資助下,較早地將HHT引入旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷當(dāng)中,目的在于研究用HHT提取滾動(dòng)軸承、齒輪和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)各類故障振動(dòng)信號(hào)特征的問題。 本論文主要...
    At present, the rotating machinery has been widely used in almost all of the industry sections. Therefore it is extremely significant to detect the fault of rotating machinery. As we known, extracting fault feature is the key of fault diagnosis. To extract fault feature effectively, signal processing-based methods are widely used today. Due to the fact that most of fault vibration signals of the rotating machinery present nonstationary properties, it is essential to choose appropriate signal processing meth...

文獻(xiàn)名稱 基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究

Article Name
英文(英語(yǔ))翻譯 Research on Fault Diagnosis Methods for Rotating Machinery Based on Hilbert-Huang Transform;

作者 程軍圣; 導(dǎo)師:于德介;

Author

作者單位
Author Agencies 湖南大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國(guó)科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 旋轉(zhuǎn)機(jī)械; 故障診斷; 特征提取; 時(shí)頻分析; Hilbert-Huang變換（HHT）; 驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）; 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)（IMF）; 能量算子; AR模型; 關(guān)聯(lián)維數(shù);

Keywords Rotating machinery;Fault diagnosis;Feature extract;Time-frequency analysis;Hilbert-Huang transform;Empirical mode decomposition;Intrinsic mode function;Energy operator;AR model;Correlation dimension;

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