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| 基于EWT和SVD技术的齿轮故障诊断方法研究 | |
| 引用本文： | 陈保家,刘浩涛,聂凯,汪新波,邱光银.基于EWT和SVD技术的齿轮故障诊断方法研究[J].三峡大学学报(自然科学版),2018(1). |
| 作者姓名： | 陈保家 刘浩涛 聂凯 汪新波 邱光银 |
| 作者单位： | 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;三峡大学机械与动力学院; |
| 摘 要： | 本文基于经验小波变换(EWT,empirical wavelet transform)和奇异值分解(SVD,singular value decomposition)技术提出了一种齿轮的故障诊断方法.首先采用EWT方法将齿轮的振动信号分解为若干个本征模态分量(IMF),并利用这些IMF分量形成向量矩阵.而后对初始向量矩阵进行奇异值分解,根据奇异值分解的三大特性,将求得的特征向量矩阵的奇异值作为齿轮振动信号的模式特征向量.最后通过建立马氏距离判别函数判断齿轮的振动情况和故障类型.通过对实际实验数据的分析,证明了该方法在齿轮故障诊断中有效性. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |