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题名迭代辛几何模态分解的高速列车轴承故障诊断
被引量：12
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作者
林森
靳行
王延翠
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机构
中车青岛四方机车车辆股份有限公司技术中心
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1324-1331,共8页
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文摘
针对传统的SGMD方法存在的端点效应抑制和分解终止约束问题,提出了一种新的信号分解算法迭代辛几何模态分解(Iteration Symplectic Geometry Mode Decomposition,ISGMD)。ISGMD在SGMD的基础上,将迭代的方法引入分解过程中,确保每个分量所提取的重构轨迹信号为独立分量,并提出了新的约束条件。ISGMD可以有效地分解时间序列信号并在没有任何定义参数的情况下消除噪声,抑制模态混叠与端点效应。数值仿真信号分析结果表明,所提出方法进行时间序列分解能够准确有效地分解分析信号。应用所提方法对高速列车轴承复合故障进行诊断,并与同类方法进行比较,结果表明所提方法可以更好地对轴承复合故障进行诊断。
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关键词
故障诊断
轮对轴承
辛几何模态分解
非线性系统信号
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Keywords
fault diagnosis
wheelset bearing
symplectic geometry mode decomposition
nonlinear system signal
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分类号
TH1653
[机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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