改进的LMD方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究

发布时间：2018-07-11 21:14

  本文选题：局部均值分解 + 端点效应　； 参考：《振动与冲击》2016年08期

【摘要】：针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出一种基于梯度变化的端点效应抑制方法对局部均值分解进行改进,通过仿真对比不同端点抑制方法的效果,证明了该方法的准确性;针对滚动轴承故障振动信号为一系列调制信号的特点,将改进的局部均值分解方法应用于滚动轴承故障诊断中;利用奇异值分解降噪方法降低噪声污染对分解结果的影响;通过实验验证了该方法在滚动轴承故障诊断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.
【作者单位】： 海军工程大学船舶与动力学院;
【基金】：湖北省自然科学基金资助项目
【分类号】：TH133.33

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2116353