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基于EMD的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
30
1
作者
夏均忠
苏涛
+2 位作者
马宗坡
冷永刚
白云川
《噪声与振动控制》
CSCD
2013年第2期123-127,共5页
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...
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。
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关键词
振动与波
滚动轴承
故障特征提取
经验模式分解
希尔伯特―黄变换
局域均值分解
集合经验模态分解
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职称材料
题名
基于EMD的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
30
1
作者
夏均忠
苏涛
马宗坡
冷永刚
白云川
机构
军事交通学院汽车工程系
天津大学机械工程学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2013年第2期123-127,共5页
基金
国家自然科学基金项目(基金编号:50975202)
文摘
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。
关键词
振动与波
滚动轴承
故障特征提取
经验模式分解
希尔伯特―黄变换
局域均值分解
集合经验模态分解
Keywords
vibration and wave
ball bearing
fault feature extraction
EMD
HHT
LMD
EEMD
分类号
O32 [理学—一般力学与力学基础]
TN99 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD的滚动轴承故障特征提取方法
夏均忠
苏涛
马宗坡
冷永刚
白云川
《噪声与振动控制》
CSCD
2013
30
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