原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对停含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.
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文献信息
篇名 总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TH17
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2009.05.020
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 何正嘉 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 204 7277 46.0 77.0
2 訾艳阳 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 68 2110 25.0 45.0
3 成玮 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 15 245 9.0 15.0
4 陈略 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 24 203 5.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
总体平均经验模式分解
1.5维谱
特征提取
齿轮裂纹故障
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
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
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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