發(fā)布時間：2018-07-11 21:14

  本文選題：局部均值分解 + 端點效應(yīng)��； 參考：《振動與沖擊》2016年08期

【摘要】：針對局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端點效應(yīng)問題,提出一種基于梯度變化的端點效應(yīng)抑制方法對局部均值分解進行改進,通過仿真對比不同端點抑制方法的效果,證明了該方法的準確性;針對滾動軸承故障振動信號為一系列調(diào)制信號的特點,將改進的局部均值分解方法應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中;利用奇異值分解降噪方法降低噪聲污染對分解結(jié)果的影響;通過實驗驗證了該方法在滾動軸承故障診斷中的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to solve the endpoint effect problem in the local mean decomposition (LMD) method, a gradient change based endpoint effect suppression method is proposed to improve the local mean decomposition, and the results of different endpoint suppression methods are compared by simulation. The accuracy of the method is proved and the improved local mean decomposition method is applied to the fault diagnosis of rolling bearing according to the fact that the vibration signal of rolling bearing is a series of modulation signals. The singular value decomposition (SVD) method is used to reduce the effect of noise pollution on the decomposition results, and the effectiveness and feasibility of the method in rolling bearing fault diagnosis are verified by experiments.
【作者單位】： 海軍工程大學船舶與動力學院;
【基金】：湖北省自然科學基金資助項目
【分類號】：TH133.33

【參考文獻】

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本文編號：2116353