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滚动轴承故障的EMD诊断方法研究
滚动轴承故障的EMD诊断方法研究
作者:
孟庆丰
杜小山
范虹
高强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
经验模式分解(EMD)
信号处理
滚动轴承
故障诊断
摘要:
提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障诊断方法.这种方法中,局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来,然后用Hilbert变换得到其包络信号,计算包络谱,就能够提取滚动轴承故障特征频率.该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号.分析结果表明,与传统的包络解调方法相比,新方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障,因而具有重要的实用价值.
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信号处理
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故障诊断
经验模态分解方法(EMD)
BP神经网络
经验模态分解(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用
滚动轴承
EMD
神经网络
故障诊断
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
滚动轴承故障的EMD诊断方法研究
来源期刊
振动工程学报
学科
工学
关键词
经验模式分解(EMD)
信号处理
滚动轴承
故障诊断
年,卷(期)
2007,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
15-18
页数
4页
分类号
TH17|TP306
字数
2916字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1004-4523.2007.01.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
孟庆丰
西安交通大学机械工程学院
48
704
12.0
25.0
2
杜小山
西安交通大学机械工程学院
3
207
3.0
3.0
3
高强
长安大学汽车工程学院
24
390
9.0
19.0
4
范虹
西安交通大学机械工程学院
12
380
8.0
12.0
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参考文献(0)
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二级引证文献(13)
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引证文献(7)
二级引证文献(16)
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2020(41)
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二级引证文献(37)
研究主题发展历程
节点文献
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信号处理
滚动轴承
故障诊断
研究起点
研究来源
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
振动工程学报
主办单位:
中国振动工程学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-4523
CN:
32-1349/TB
开本:
16开
出版地:
南京市御道街29号
邮发代号:
28-249
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
2924
总下载数(次)
2
总被引数(次)
38883
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
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
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