集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

被引：12

作者：

张玲玲 ^{[1
,2
]}

骆诗定 ^{[2
]}

肖云魁 ^{[2
]}

赵懿冠 ^{[2
]}

廖红云 ^{[2
]}

机构：

[1] 军械工程学院火炮工程系

[2] 军事交通学院汽车工程系

来源：

科学技术与工程 | 2010年 / 10卷 / 27期

关键词：

柴油机; 机械故障诊断; 集合经验模式分解; 经验模式分解; 边际谱曲线;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

摘要：

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象。通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息。仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛。

引用

页码：6745 / 6749

页数：5

共 7 条

[1] 基于EMD的天然气发动机供气系统故障诊断方法 [J].

段礼祥 ;

张来斌 ;

李刚 ;

王福善 ;

殷树根 .

车用发动机, 2010, (01) :72-76

[2] 基于EMD和HHT的内燃机噪声信号时频特性研究 [J].

徐红梅 ;

郝志勇 ;

杨陈 ;

景国玺 .

内燃机工程, 2008, (06) :60-64+69

[3] 经验模式分解算法的探讨和改进 [J].

郑天翔 ;

杨力华 .

中山大学学报(自然科学版), 2007, (01) :1-6

[4]

机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法.[M].于德介;程军圣;杨宇著;.科学出版社.2006,

[5]

汽车故障诊断学.[M].肖云魁编著;.北京理工大学出版社.2006,

[6]

基于EEMD的车内语音增强研究.[D].张佳芳.浙江大学.2007, 05

[7]

基于Hilbert-Huang变换的滚动轴承智能诊断方法研究.[D].任玥.西南交通大学.2007, 04

← 1 →