本文關鍵詞：快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法及軸承故障診斷

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【摘要】：提出一種快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,簡稱FAEMD),其算法結(jié)構(gòu)和本征模態(tài)函數(shù)的特點與經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,簡稱EMD)類似。采用順序統(tǒng)計濾波器代替三次樣條來擬合曲線,簡易的終止準則使耗機時間大幅減小。該方法可以快速、有效、準確地分解信號,能夠避免終止準則和端點效應問題,改善模態(tài)混疊和耗時問題。在滾動軸承故障診斷的應用中,效果表現(xiàn)良好。
【作者單位】： 上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室;
【關鍵詞】： 經(jīng)驗模態(tài)分解 快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解 滾動軸承 順序統(tǒng)計濾波器
【基金】：科技部863計劃資助項目(2012AA040106) 國家自然科學基金資助項目(11372179) 教育部新世紀優(yōu)秀人才資助項目(NCET-13-0363) 上海市科委創(chuàng)新項目(15JC1402600)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引言時頻分析方法適合用于非平穩(wěn)信號,包含Wigner-Ville分布、小波變換、短時傅里葉變換和Hilbert-Huang變換等,其中前3種方法存在自適應性缺陷。經(jīng)驗模態(tài)分解[1]是Hilbert-Huang變換的核心部分,它是一種具有自適應性的時頻分析方法,適合對非平穩(wěn)信號進行分析。于德介等[2]把E

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本文編號：944434