基于EEMD和Teager能量谱提取轴承故障特征

发布时间：2017-11-14 13:24

  本文关键词：基于EEMD和Teager能量谱提取轴承故障特征

  更多相关文章： 集合经验模式分解 Teager能量谱 轴承故障特征提取

【摘要】：针对轴承振动信号非平稳性以及故障特征难于提取等特点,提出结合集成经验模式分解和Teager能量算子解调,构造Teager能量谱提取轴承故障特征的方法。利用集成经验模式分解能够抑制经验模式分解在处理非平稳振动信号时的模态混叠,Teager能量算子解调能够抑制传统Hilbert变换中的端点效应,具有计算速度快、解调效果好等优点,分解轴承故障信号,计算本征模函数的Teager能量谱,并提取轴承故障特征。仿真和试验分析结果验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 军事交通学院综合训练基地;军械工程学院研究生管理大队;军事交通学院军事物流系;
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 在滚动轴承振动信号中,由于冲击故障表现出典型的非平稳性、调制性,特别是当调制源信号微弱并被其他成分淹没时,提取信号故障特征存在更大的困难[1]。本文结合集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EE-MD)[2-3]和Teager能量算子(teager energy opera-tor,T

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本文编号：1185583