【摘 要】
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论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解(EMD)方法,使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识,并且与离散小波分解方法进行了对比.结果表明,通过EMD分解获得的齿轮
【机 构】
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华南理工大学,机械工程学院,广东,广州,510640
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论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解(EMD)方法,使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识,并且与离散小波分解方法进行了对比.结果表明,通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量(IMFs)能很好地辨识出齿轮的啮合振动模式,且比离散小波方法的分解效率更高;EMD分解的第3个IMF-IMF3清晰地表示出齿轮箱的第一级齿轮的216 Hz的啮合振动模式.“,”In this paper, a newly-emerged empirical mode decomposition(EMD) method for non-linear and non-stationary data is presented,and the application of EMD method to gearbox vibration mode recognition is investigated and compared with discrete wavelet transform (DWT) decomposition method.Results indicate that intrinsic mode functions (IMFs) in EMD represent gearbox vibration mode more efficiently than DWT components.In particular, the IMF3 clearly represents the first gear mesh vibration mode in 216 Hz.
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