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基于EMD的滚动轴承故障特征提取方法
  • ISSN号:1006-1355
  • 期刊名称:《噪声与振动控制》
  • 时间:0
  • 分类:O32[理学—一般力学与力学基础;理学—力学] TN99[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]军事交通学院汽车工程系,天津300161, [2]天津大学机械工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(基金编号:50975202)
中文摘要:

故障特征提取是滚动轴承故障诊断的关键环节。首先系统研究经验模式分解方法;然后介绍在经验模式分解基础上提出的几种方法,包括:希尔伯特-黄变换,局域均值分解以及集合经验模态分解。分析各种方法的基本原理、应用和特点。EMD与多种故障特征提取方法相结合是轴承故障特征提取的研究方向。

英文摘要:

The ball-bearing fault feature extraction is a key problem in fault diagnosis. The empirical mode decomposition (EMD) method was systematically studied in this paper. Then, several methods for ball-bearing fault diagnosis based on EMD, including Hilbert-Huang transform (HHT), the local mean decomposition (LMD) and the ensemble empirical mode decomposition (EEMD), were introduced. The basic principles, features and applications of these methods were analyzed. It was indicated that combination of EMD with different fault feature extraction methods would become a new research focus for fault feature extraction of bearings.

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期刊信息
  • 《噪声与振动控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国声学学会
  • 主编:严济宽
  • 地址:上海华山路1954号交通大学
  • 邮编:200030
  • 邮箱:NVC@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932221
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-1355
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1346/TB
  • 邮发代号:4-672
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:8372