原文服务方: 机械强度       
摘要:
针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empirical mode decomposition)和功率谱的分析方法.首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息.由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性.
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文献信息
篇名 基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究
来源期刊 机械强度 学科
关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解方法(EMD) 功率谱
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 628-631
页数 4页 分类号 TH13
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-9669.2006.04.033
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
滚动轴承
经验模态分解方法(EMD)
功率谱
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械强度
双月刊
1001-9669
41-1134/TH
大16开
河南省郑州市科学大道149号
1975-01-01
中文
出版文献量(篇)
4191
总下载数(次)
0
总被引数(次)
35027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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