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期刊文章详细信息

基于改进经验小波变换的时频分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用  ( EI收录)  

Enhanced Empirical Wavelet Transform Based Time-Frequency Analysis and Its Application to Rolling Bearing Fault Diagnosis

  

文献类型:期刊文章

作  者:郑近德[1] 潘海洋[1] 戚晓利[1] 张兴权[1] 刘庆运[1]

机构地区:[1]安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032

出  处:《电子学报》

基  金:国家自然科学基金(No.51505002);国家重点研发计划(No.2017YFC0805100);安徽省高校自然科学研究重点项目(No.KJ2015A080)

年  份:2018

卷  号:46

期  号:2

起止页码:358-364

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:经验小波变换是最近提出的非平稳信号分析方法,针对其不足,提出了一种改进的经验小波变换方法;同时结合瞬时频率新定义,提出了一种非平稳信号时频分析新方法.该方法首先通过改进的经验小波变换将一个复杂的非平稳信号自适应地分解为若干个具有紧支集频谱的内禀模态函数之和;再通过对每个内禀模态函数进行解调,得到原始信号的时频分布.将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析,并将其与希尔伯特黄变换进行了对比,结果表明,论文提出的方法能够有效地诊断滚动轴承故障,且诊断效果优于希尔伯特黄变换方法.

关 键 词:时频分析 希尔伯特变换 经验小波变换  滚动轴承 故障诊断  

分 类 号:TN911.7] TH165.3]

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引证文献:

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同被引文献:

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