【摘 要】
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运动部件是某航天器中实现记录重要信息功能的重要环节，但它属于故障多发结构，直接导致航天器不能正常运作。针对该问题本文提出了将经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposi
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200240
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运动部件是某航天器中实现记录重要信息功能的重要环节，但它属于故障多发结构，直接导致航天器不能正常运作。针对该问题本文提出了将经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）引入航天器运动部件故障诊断研究领域，为运动部件的故障诊断提供一种新方法。文中详细解释了这种方法在运动部件振动特性分析中的应用，通过对运动部件中步进电机Y向振动信号的经验模态分解，发现了电机频率特征与电压变化的关系，从而可以通过频率特征来判断失步等故障的存在；另外通过EMD方法与一般功率谱分析的对比发现，EMD方法能更加清晰地突出故障振动信号的故障频率特征；同时EMD方法通过多层逐步的分解最终能得到基频，为故障诊断中频率特征的分析提供了新依据。
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