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       
摘要:
滚动轴承是发动机中重要的零部件之一,其发生故障时会导致整个机器无法运转.论文通过局域均值分解(LMD)方法将信号分解为若干个有物理意义的乘积函数分量(PF),然后对上述分量的包络谱进行分析,识别其特征频率,完成对滚动轴承具体故障位置的诊断.通过仿真分析和内圈模拟点蚀故障试验,证明了该方法能够用于准确识别滚动轴承故障特征.
推荐文章
LMD能量熵和SVM相结合的滚动轴承故障诊断
滚动轴承
故障诊断
局部均值分解
能量熵
支持向量机
基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法
振动与波
滚动轴承
早期故障诊断
LMD
MCKD
基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法
局部均值分解
故障特征提取
多尺度熵
概率神经网络
故障诊断
基于LMD-MFE和DHMM的滚动轴承故障诊断算法
振动与波
滚动轴承
局部均值分解
多尺度模糊熵
DHMM
故障诊断
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 基于LMD的滚动轴承故障诊断
来源期刊 内燃机与配件 学科
关键词 发动机 滚动轴承 故障诊断 局域均值分解 包络谱分析
年,卷(期) 2018,(14) 所属期刊栏目 产品分析
研究方向 页码范围 43-45
页数 3页 分类号
字数 2273字 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 白云川 陆军军事交通学院军用车辆工程系 31 37 4.0 5.0
2 李泽华 陆军军事交通学院军用车辆工程系 16 21 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (98)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
发动机
滚动轴承
故障诊断
局域均值分解
包络谱分析
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
内燃机与配件
半月刊
1674-957X
13-1397/TH
大16开
河北省石家庄市经济技术开发区世纪大道66号
1980
chi
出版文献量(篇)
16567
总下载数(次)
64
总被引数(次)
15397
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导