期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息

基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法 被引量：3

A Fault Diagnosis Approach for Roller Bearings Based on EMD Method and Singular Value Decomposition Technique
下载PDF
导出
摘要 提出了基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法.采用EMD方法将齿轮振动信号分解成若干个基本模式分量之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为齿轮振动信号的状态特征向量,通过建立距离判别函数判断齿轮的工作状态和故障类型.对实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于齿轮故障诊断.
作者 程军圣 于德介 杨宇
出处 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第z1期461-463,共3页 Journal of Vibration Engineering
关键词 EMD 齿轮 故障诊断 奇异值分解 特征向量 距离判别函数
分类号 TH113 [机械工程—机械设计及理论] TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[1]Huang N E,Shen Z,Long S R,et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proc. R. Soc. 2Lond. A, 1998,454: 903-995
  • 2[2]Huang N E,Shen Z,Long S R. A new view of nonlinear water waves:The Hilbert Spectrum. Annu. Rev. Fluid Mech. ,1999,31:417-457
  • 3[3]Vincent H T,Hu S-L J,Hou Z. Damage detection using empirical mode decomposition method and a comparison with wavelet analysis. Proceedings of the Second International Workshop on Structural Health Monitoring,Stanford. 1998: 891-900.

同被引文献28

引证文献3

二级引证文献48

振动工程学报
2004年 第z1期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部