局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用研究

摘要：

局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)作为一种新的自适应的时频分析方法,在故障诊断领域开始得到研究.利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理描述齿轮故障信号特征的多分量调幅调频信号的有效性;在此基础上将LMD综合应用于断齿、磨损和剥落三种齿轮故障诊断中,并与传统解调方法进行了对比.结果表明,LMD方法可以有效提取故障齿轮的故障特征,消除虚假成分的影响,从而提高了齿轮故障诊断的准确性.

关键词：局部均值分解、齿轮、故障诊断、Hilbert变换

所属期刊栏目：30

分类号：TH212(起重机械与运输机械)

资助基金：国家自然科学基金项目50875010

在线出版日期：2011-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：196-201