论文部分内容阅读
基于经验模态分解方法，研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明：用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时城信号，对弱谐波信号可能不能直接提取，但可以直接提取出其频率特征，这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中，无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明：尽管某些故障信号有时极其微弱。EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取。从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。