基于变分模态分解的齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-08-29 06:05

  本文关键词：基于变分模态分解的齿轮箱故障诊断

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【摘要】：为有效提取齿轮轻微故障特征,提出一种基于变分模态分解的齿轮箱故障诊断新方法。首先,采用多分量仿真信号,与经验模态分解进行对比分析,然后将该方法应用于齿轮轻微磨损故障诊断。结果表明,相对于经验模态分解,能够将多分量信号成功分离,有利于高效提取齿轮轻微故障特征,为齿轮箱故障诊断提供参考。
【作者单位】： 北京京能新能源有限公司内蒙古分公司;河北龙源风力发电有限公司;华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： 变分模态分解 经验模态分解 齿轮 故障诊断
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XS89)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0引言变分模态分解(VMD)具有坚实的理论基础,相比经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)的递归“筛选”模式,VMD将信号分解转化非递归、变分模态分解方式,在很多方面表现出更加优异的性能。比如,对噪声信号具有良好的鲁棒性;通过收敛条件的合理控制,VMD的采样效应远小于EMD和L

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本文编号：751689