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基于EMD的AR模型在滚动轴承故障模式识别中的应用
被引:8
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
郭宙
[
1
]
杨剑锋
论文数:
0
引用数:
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0
机构:
北京化工大学机电工程学院
北京化工大学机电工程学院
杨剑锋
[
1
]
机构
:
[1]
北京化工大学机电工程学院
来源
:
科技信息
|
2009年
/ 35期
基金
:
国家自然科学基金重大项目;
关键词
:
滚动轴承;
EMD分解;
AR模型;
模式识别;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TH133.33 [滚动轴承];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
故障模式识别技术作为故障诊断过程的重要方法,在滚动轴承故障诊断领域得到了越来越多的重视和应用。经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)非常适合处理非线性、非平稳过程,它是Hilbert-Huang变换理论的一部分。对EMD分解得到的各个内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)建立AR模型,可以实现非平稳、非线性过程的模型参数估计,能够有效的对滚动轴承故障进行诊断。
引用
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页码:839 / 841
页数:3
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MATLAB 7.x数字信号处理[M]. 人民邮电出版社 , 郭仕剑等, 2006
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