10.13465/j.cnki.jvs.2016.01.016
局部波动特征分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究
提出了一种新的自适应时频分析方法——局部波动特征分解(Local Oscillatory-Characteristic Decomposition,LOD),该方法以信号本身的局部波动特征为基础,并采用微分、坐标域变换、分段线性变换等运算手段将信号分解为一系列瞬时频率具有物理意义的单一波动分量(Mono-Oscillatory Component,MOC),非常适合于处理多分量信号.在详细说明LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将LOD、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)进行了对比分析,结果表明了LOD的优越性.同时,针对滚动轴承故障振动信号的多分量调制特点,将LOD应用于滚动轴承故障诊断,对滚动轴承实验信号进行了分析,结果表明LOD可以有效地提取滚动轴承故障振动信号的特征.
非平稳信号、局部波动特征分解、单一波动分量、滚动轴承、故障诊断
35
TN911.7;TH165.3
国家自然科学基金51305046;湖南省科技计划项目2013FJ6015;湖南省教育厅一般项目12A00714C0025
2016-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
89-95