快速自适应经验模态分解方法及轴承故障诊断

发布时间：2017-09-29 22:01

  本文关键词：快速自适应经验模态分解方法及轴承故障诊断

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【摘要】：提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线,简易的终止准则使耗机时间大幅减小。该方法可以快速、有效、准确地分解信号,能够避免终止准则和端点效应问题,改善模态混叠和耗时问题。在滚动轴承故障诊断的应用中,效果表现良好。
【作者单位】： 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【关键词】： 经验模态分解 快速自适应经验模态分解 滚动轴承 顺序统计滤波器
【基金】：科技部863计划资助项目(2012AA040106) 国家自然科学基金资助项目(11372179) 教育部新世纪优秀人才资助项目(NCET-13-0363) 上海市科委创新项目(15JC1402600)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言时频分析方法适合用于非平稳信号,包含Wigner-Ville分布、小波变换、短时傅里叶变换和Hilbert-Huang变换等,其中前3种方法存在自适应性缺陷。经验模态分解[1]是Hilbert-Huang变换的核心部分,它是一种具有自适应性的时频分析方法,适合对非平稳信号进行分析。于德介等[2]把E

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本文编号：944434