基于 E-S 方法的齿轮系故障信号辨识技术研究

• 作者: 孙华刚 毛向东 袁惠群
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 关键词: 特征提取 信号辨识 经验模态分解 奇异谱分析
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对齿轮系早期故障信号弱，特征不明显的问题，提出一种基于经验模态分解(EMD)与奇异谱分析(SSA)相结合的故障特征信号辨识方法。通过对信号分解和特征筛选，重组轨道矩阵，实现对不同特征信息的提取和识别。试验表明该方法不仅有效提取出了系统的故障特征信息，而且实现了对系统状态和微弱故障信息的有效识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁惠群		139	1305	19.0	28.0
2	孙华刚		30	141	7.0	10.0
3	毛向东		9	49	3.0	7.0