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摘要:
针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取.由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解.通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 碰摩 经验模式分解 边界谱 声振信号
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-93
页数 3页 分类号 TH117|TP306+.3
字数 2703字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3835.2009.08.020
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 刘杰 东北大学机械工程与自动化学院 272 2525 23.0 36.0
2 姚兆 东北大学机械工程与自动化学院 4 36 2.0 4.0
3 李允公 东北大学机械工程与自动化学院 55 394 12.0 17.0
4 张占一 东北大学机械工程与自动化学院 9 55 4.0 7.0
5 应怀樵 29 436 12.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
碰摩
经验模式分解
边界谱
声振信号
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
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
总被引数(次)
124504
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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