一种新的内禀模态函数判据
针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)分解过程中内禀模态函数判据必须确定某一经验值的缺点,本文提出了一种基于信息熵的内禀模态函数判据,该判据不必设定某一参数的经验值,从而避免了由于经验取值不同造成分解结果有很大差异的缺陷.通过与现有方法的对比表明:依此判据所得内禀模态函数更准确,能够很好的体现信号的非线性、非平稳特征,同时使分解结果具有更好的正交性.将此判据应用在风力发电机组齿轮箱高速端轴承的故障诊断中,验证了依此判据所得分解结果更好的保留了冲击脉冲、幅值和频率调制等故障特征信息,从而准确诊断出故障部位所在.
EMD、内禀模态函数、信息熵、滚动轴承、故障诊断
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P7 ;P4
国家自然科学基金61273168;中山市科技计划2013A3FC0309
2017-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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