首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于经验模式分解的齿轮箱振动辨识
引用本文:陈忠,郑时雄,孙延明.基于经验模式分解的齿轮箱振动辨识[J].华南理工大学学报(自然科学版),2002,30(9):61-64.
作者姓名:陈忠  郑时雄  孙延明
作者单位:华南理工大学,机械工程学院,广东,广州,510640
基金项目:广东省科技创新百项工程资助项目 (99B0 190 1G)~~
摘    要:论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解(EMD)方法,使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识,并且与离散小波分解方法进行了对比,结果表明,通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量(IMFs)能很好地辨识出齿轮的啮合振动模式,且比离散小波方法的分解效率更高;EMD分解的第3个IMF-IMF3清晰地表示出齿轮箱的第一级齿轮的216Hz的啮合振动模式。

关 键 词:振动辨识  经验模式分解  离散小波变换  齿轮箱  啮合振动模式  振动内在模式分量

Gearbox Vibration Recognition Using Empirical Mode Decomposition Method
Abstract.Gearbox Vibration Recognition Using Empirical Mode Decomposition Method[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2002,30(9):61-64.
Authors:Abstract
Abstract:In this paper, a newly_emerged empirical mode decomposition(EMD) method for non_linear and non_stationary data is presented,and the application of EMD method to gearbox vibration mode recognition is investigated and compared with discrete wavelet transform (DWT) decomposition method.Results indicate that intrinsic mode functions (IMFs) in EMD represent gearbox vibration mode more efficiently than DWT components.In particular, the IMF3 clearly represents the first gear mesh vibration mode in 216 Hz.
Keywords:empirical mode decomposition  discrete wavelet transform  gearbox  vibration mode
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号