基于经验模式分解和广义维数的机械故障诊断

被引：28

作者：

郝研 ^{[1
]}

王太勇 ^{[1
,2
]}

万剑 ^{[2
]}

张攀 ^{[2
]}

刘路 ^{[1
]}

机构：

[1] 天津大学精密仪器与光电子工程学院

[2] 天津大学机械工程学院

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2012年 / 02期

关键词：

机械故障; 故障诊断; 经验模式分解; 广义维数; 内禀模态函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理]; TH165.3 [];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

结合经验模式分解方法和广义维数的特点,提出了基于经验模式分解和广义维数的机械故障诊断方法。先对信号进行经验模式分解,得到内禀模态函数,然后求每个内禀函数的广义维数,从中提取盒维数、信息维数和关联维数,组成广义维数矩阵。通过分析待检测信号和各样本信号的广义维数矩阵相关系数,判断故障状态。实验结果表明,该方法可以准确地识别机械故障状态,是一种有效的机械故障诊断手段。

引用

页码：392 / 396

页数：5

共 8 条

[1]

强噪声背景下的经验模式分解研究 [J].