基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用-中国重要会议论文全文数据库

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基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用

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【会议录名称】	第二十九届中国控制会议论文集 , 2010 年 Proceedings of the 29th Chinese Control Conference
【作者】	张博闻; 祁炜; 杨冬; 唐小程; 宋执环;
【英文论文作者】	ZHANG Bo-Wen1; QI Wei1; YANG Dong1; TANG Xiaocheng1; SONG Zhihuan2 1.Department of Control Science&Engineering; Zhejiang University; Hangzhou 310027; P.R.China2.Department of Control Science&Engineering; 310027; P.R.China;
【作者单位】	控制科学与工程学系浙江大学;
【会议名称】	第二十九届中国控制会议
【英文会议名称】	The 29th Chinese Control Conference
【会议地点】	中国北京
【主办单位】	中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control Theory,Chinese Association of Automation)
【学会名称】	中国自动化学会控制理论专业委员会
【主编】	陈杰
【关键词】	滚动轴承; 希尔伯特黄变换; 经验模态分解; 内禀模态函数;
【英文论文关键词】	Rolling bearing; Hilbert-Huang Transform; EMD; IMF;
【论文摘要】	滚动轴承是旋转机械中最为脆弱的部件之一,旋转机械故障在很多时候与轴承的不良运转有关,轴承的不良运转又会直接影响到整台机器的稳定性。所以,能否有效及时的找到故障轴承,并对轴承的故障特征加以判断是相当重要的。本文基于希尔伯特黄变换(HHT)中的经验模态分解(EMD),将未知轴承故障信号分解为若干内禀模态函数(IMF)之和,然后对包含主要故障特征的IMF进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果表明,该方法能够准确的识别正常轴承、内圈滚道故障轴承、以及外圈滚道故障轴承。
【英文论文摘要】	Rolling bearing is one of the most fragile parts in rotating machinery.Rotating machinery faults are closed related to the malfunction of bearings,which will influence the stability of the whole machine.Therefore,it is important that we detect the existence of faults and diagnose features of different faults.The method applied in this paper is based on the Empirical Mode Decomposition(EMD),the first step in Hilbert-Huang Transform,to decompose fault signal into the sum of Intrinsic Mode Functions(IMF).The I...
【基金】	浙江大学大学生科研训练计划项目
【更新日期】	2012-01-13

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