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摘要:
针对信号被噪声污染时,经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)分析信号得到的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)会发生明显畸变,从而降低经验模式分解精度这一问题,提出了组合模函数方法.该方法利用经验模式分解算法对信号进行分解,然后将特定的本征模函数组合起来,从而得到一个新的带宽依据信号特点自适应变化的带通滤波器,揭示信号特征.将所提出的方法应用于仿真数据及某电厂发电机组高压缸振动超限故障数据分析.结果表明:组合模函数方法能够较好地解决本征模函数畸变问题,明显提高经验模式分解精度,有助于精确提取故障特征和正确诊断故障类型;组合模函数方法对工程环境采集的机械设备故障数据分析和特征提取具有一定实用价值.
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文献信息
篇名 组合模函数方法及其在机械故障诊断中的应用
来源期刊 长安大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机械工程 经验模式分解 健康监测 振动分析 时频分析
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 汽车与机械工程
研究方向 页码范围 85-89
页数 5页 分类号 TH113.1
字数 语种 中文
DOI
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 段晨东 74 800 16.0 26.0
2 高强 24 390 9.0 19.0
3 房祥波 3 29 1.0 3.0
4 刘本超 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (16)
共引文献  (48)
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1982(1)
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研究主题发展历程
节点文献
机械工程
经验模式分解
健康监测
振动分析
时频分析
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
长安大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-8879
61-1393/N
大16开
西安市南二环路中段
52-137
1981
chi
出版文献量(篇)
2984
总下载数(次)
8
总被引数(次)
50864
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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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