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ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用
被引量：
3
1
作者
潘海洋
蒋婉婉
+1 位作者
郑近德
潘紫微
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第21期113-119,共7页
针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个...
针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的局部窄带分量,以局部窄带分量作为基函数进行迭代,从而逼近原始信号来完成信号的分解,进而得到具有完整时频分布的分量信号。通过仿真信号和齿轮裂纹故障信号进行试验验证,结果表明,相对于经验模态分解、局部特征尺度分解以及变分模态分解方法,ANSMD方法在抑制模态混叠、鲁棒性等方面具有明显的优势,并可以有效的诊断齿轮故障。
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关键词
信号处理
齿轮
故障诊断
自适应
非线性稀疏模态分解
(ANSMD)
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职称材料
NSMD和LMSST相结合的变转速滚动轴承故障诊断方法
被引量：
3
2
作者
尤光辉
吕勇
+1 位作者
易灿灿
余肇鸿
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022年第10期1598-1607,共10页
为了能够准确反映变转速工况下滚动轴承的时变故障特征,本文提出了一种基于非线性稀疏模态分解(NSMD)和局部最大值同步压缩变换(LMSST)的故障诊断方法。首先利用NSMD对含噪振动信号进行分解,基于各分量的频谱最大相关性进行有用分量的选...
为了能够准确反映变转速工况下滚动轴承的时变故障特征,本文提出了一种基于非线性稀疏模态分解(NSMD)和局部最大值同步压缩变换(LMSST)的故障诊断方法。首先利用NSMD对含噪振动信号进行分解,基于各分量的频谱最大相关性进行有用分量的选择;然后对其进行LMSST分析,从时频平面中提取时变故障特征,从而实现变转速下轴承故障诊断。
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关键词
非线性稀疏模态分解
局部最大值同步压缩变换
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用
被引量：
3
1
作者
潘海洋
蒋婉婉
郑近德
潘紫微
机构
安徽工业大学液压振动与控制教育部工程研究中心
安徽工业大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第21期113-119,共7页
基金
国家自然科学基金(51975004)
安徽省自然科学基金项目(2008085QE215)
液压振动与控制教育部工程研究中心(安徽工业大学)开放基金(HVC201904)。
文摘
针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的局部窄带分量,以局部窄带分量作为基函数进行迭代,从而逼近原始信号来完成信号的分解,进而得到具有完整时频分布的分量信号。通过仿真信号和齿轮裂纹故障信号进行试验验证,结果表明,相对于经验模态分解、局部特征尺度分解以及变分模态分解方法,ANSMD方法在抑制模态混叠、鲁棒性等方面具有明显的优势,并可以有效的诊断齿轮故障。
关键词
信号处理
齿轮
故障诊断
自适应
非线性稀疏模态分解
(ANSMD)
Keywords
signal processing
gear
fault diagnosis
adaptive nonlinear sparse mode decomposition(ANSMD)
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
NSMD和LMSST相结合的变转速滚动轴承故障诊断方法
被引量：
3
2
作者
尤光辉
吕勇
易灿灿
余肇鸿
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
浙江机电职业技术学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022年第10期1598-1607,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(51875416)
国家自然科学基金项目(51805382)
+1 种基金
湖北省自然科学基金创新群体项目(2020CFA033)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202148122)。
文摘
为了能够准确反映变转速工况下滚动轴承的时变故障特征,本文提出了一种基于非线性稀疏模态分解(NSMD)和局部最大值同步压缩变换(LMSST)的故障诊断方法。首先利用NSMD对含噪振动信号进行分解,基于各分量的频谱最大相关性进行有用分量的选择;然后对其进行LMSST分析,从时频平面中提取时变故障特征,从而实现变转速下轴承故障诊断。
关键词
非线性稀疏模态分解
局部最大值同步压缩变换
滚动轴承
故障诊断
Keywords
nonlinear sparse mode decomposition
local maximum synchrosqueezing transform
rolling bearings
fault diagnosis
分类号
TH133.33 [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
ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用
潘海洋
蒋婉婉
郑近德
潘紫微
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
NSMD和LMSST相结合的变转速滚动轴承故障诊断方法
尤光辉
吕勇
易灿灿
余肇鸿
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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