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级联双稳随机共振和基于Hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用
被引量：
9
1
作者
李永波
徐敏强
+2 位作者
赵海洋
张思杨
黄文虎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期95-101,共7页
针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振(Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR)降噪和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用...
针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振(Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR)降噪和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。
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关键词
级联双稳随机共振
局部均值分解
故障诊断
齿轮
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职称材料
题名
级联双稳随机共振和基于Hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用
被引量：
9
1
作者
李永波
徐敏强
赵海洋
张思杨
黄文虎
机构
哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期95-101,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(10772061)
文摘
针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振(Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR)降噪和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。
关键词
级联双稳随机共振
局部均值分解
故障诊断
齿轮
Keywords
cascaded bistable stochastic resonance
local mean decomposition
fault diagnosis
gear
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
级联双稳随机共振和基于Hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用
李永波
徐敏强
赵海洋
张思杨
黄文虎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
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