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基于EMD解调方法的齿轮早期故障诊断
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:0
  • 页码:876-881
  • 语言:中文
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50705001);; 北京工业大学青年科研基金资助项目(00283);; 北京工业大学博士科研启动基金资助项目(52001011200701)
  • 相关项目:间歇性低速重载设备微弱特征提取与早期故障诊断研究
中文摘要:

为了提取早期数据的故障信息,对大型机电设备进行预知的故障诊断,针对某高线轧机近期发生的一次辊箱齿轮打齿故障,采用基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)技术和Hilbert包络解调分析相结合的方法,获得了早期裂纹故障信息被清晰提取的结果.对机械早期故障振动信号的分析结果表明,基于EMD的分解技术加包络解调法能有效地提取机械故障振动信号的特征,利于提早发现故障隐患.

英文摘要:

The gear partial fault s typical characteristic is the modulated sideband.The traditional demodulation technology can distinguish the gears later period fault characteristic,but it is actually helpless to the incipient fault.In order to withdraw the fault information of the incipient data,and carry on the foreknowledge effectively to the fault diagnosis of the large-scale electromechanical device,this paper centered on a ruptured tooth fault which occured in the near past in a grum gear of a high speed ro...

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924