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基于改进EMD与形态滤波的齿轮故障特征提取
被引量：
29
1
作者
沈路
杨富春
+1 位作者
周晓军
刘莉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期154-157,共4页
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频...
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频率族信号分离,再采用互信息方法消除传统EMD分解结果中包含的虚假分量,最后利用分解得到的各阶固有模态函数为单一分量调制信号的特点,通过差值形态滤波的方式对分量信号进行解调以提取故障特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法可有效的提取齿轮故障特征信息并抑制噪声,而且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。
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关键词
改进EMD
形态滤波
特征提取
齿轮
故障诊断
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职称材料
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用
被引量：
19
2
作者
沈路
周晓军
+1 位作者
刘莉
杨富春
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期217-221,共5页
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理...
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合于齿轮故障的在线监测与诊断。
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关键词
故障诊断
齿轮
特征提取
形态小波
软阈值降噪
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职称材料
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取
被引量：
9
3
作者
黄兵锋
沈路
+1 位作者
周晓军
刘莉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期203-207,共5页
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,...
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好。形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
特征提取
形态非抽样小波分解
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职称材料
题名
基于改进EMD与形态滤波的齿轮故障特征提取
被引量：
29
1
作者
沈路
杨富春
周晓军
刘莉
机构
浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
内蒙古一机集团大地工程机械有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期154-157,共4页
基金
国家自然科学基金项目(50675194)
文摘
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频率族信号分离,再采用互信息方法消除传统EMD分解结果中包含的虚假分量,最后利用分解得到的各阶固有模态函数为单一分量调制信号的特点,通过差值形态滤波的方式对分量信号进行解调以提取故障特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法可有效的提取齿轮故障特征信息并抑制噪声,而且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。
关键词
改进EMD
形态滤波
特征提取
齿轮
故障诊断
Keywords
improved EMD
morphological filter
feature extraction
gear
fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用
被引量：
19
2
作者
沈路
周晓军
刘莉
杨富春
机构
浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
内蒙古一机集团大地工程机械有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期217-221,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675194)
文摘
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合于齿轮故障的在线监测与诊断。
关键词
故障诊断
齿轮
特征提取
形态小波
软阈值降噪
Keywords
Fault diagnosis
Gear
Feature extraction
Morphological wavelet
Soft threshold de-noising
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
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取
被引量：
9
3
作者
黄兵锋
沈路
周晓军
刘莉
机构
湖北汽车工业学院汽车
工程
系
浙江大学现代制造
工程
研究所
内蒙古一机集团大地工程机械有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期203-207,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675194)
文摘
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好。形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断。
关键词
滚动轴承
故障诊断
特征提取
形态非抽样小波分解
Keywords
Rolling element bearing
Fault diagnosis
Feature extraction
Morphological undecimated wavelet decomposition
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进EMD与形态滤波的齿轮故障特征提取
沈路
杨富春
周晓军
刘莉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010
29
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用
沈路
周晓军
刘莉
杨富春
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取
黄兵锋
沈路
周晓军
刘莉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
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职称材料
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