本文選題：局部均值分解 + 邊際譜　； 參考：《振動與沖擊》2014年03期

【摘要】：局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)將復雜的多分量信號自適應地分解為有限個乘積函數(shù)(PF)的和,在計算了各個分量的瞬時幅值(IA)和瞬時頻率(IF)后,可以計算出基于LMD的邊際譜。針對直接法求取瞬時頻率存在端點誤差大問題,提出一種改進的直接求取瞬時頻率的方法;提出了基于LMD的邊際譜的滾動軸承故障診斷方法,將該方法應用于實際滾動軸承故障診斷中,結果表明該方法能有效地提取出滾動軸承的故障特征頻率,從而確定故障部位。
[Abstract]:Local mean decomposition (LMD) adaptively decomposes complex multi-component signals into a finite number of product functions. After calculating the instantaneous amplitude and frequency of each component, the marginal spectrum based on LMD can be calculated. In order to solve the problem of extreme error in calculating instantaneous frequency by direct method, an improved method for calculating instantaneous frequency directly and a fault diagnosis method for rolling bearing based on LMD's marginal spectrum are proposed. The method is applied to the fault diagnosis of rolling bearing. The results show that the method can extract the fault characteristic frequency of rolling bearing effectively and determine the fault location.
【作者單位】： 裝甲兵工程學院機械工程系;軍事交通學院汽車工程系;
【基金】：軍隊科研計劃項目
【分類號】：TH165.3;TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：1925039