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改进的经验模式分解在机械故障诊断中的应用

ISSN号：1004-6801
期刊名称：《振动．测试与诊断》
时间：0
分类：TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP306.3[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室,天津300072, [2]天津理工大学机械工程学院,天津300384, [3]天津大学仁爱学院,天津301636
相关基金：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目（U1233201）

作者：马文朋[1,2], 张俊红[1,3], 马梁[1,3], 刘昱[1], 贾晓杰[1]

关键词：经验模式分解, 端点效应, 遗传支持向量回归, 模式混叠, 包络拟合, 故障诊断

中文摘要：

针对经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）在工程应用中存在的端点效应和模式混叠问题,提出了一种改进的EMD方法。首先,利用遗传支持向量回归对短信号进行延拓;然后,采用改进的包络拟合方法并结合总体经验模式分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）处理信号,数值仿真结果验证了该方法能够有效抑制端点效应和模式混叠;最后,利用该方法并结合包络解调对滚动轴承内圈故障信号进行实验与分析。结果表明,与EMD相比,该方法可以更有效地提取故障特征,满足机械设备故障诊断工程实际需求。

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