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机车故障诊断的局域均值分解解调方法
引用本文:陈保家,何正嘉,陈雪峰,訾艳阳.机车故障诊断的局域均值分解解调方法[J].西安交通大学学报,2010,44(5).
作者姓名:陈保家  何正嘉  陈雪峰  訾艳阳
作者单位:西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安
基金项目:国家重点基础研究发展规划(973计划),国家科技重大专项项目 
摘    要:为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解(LMD)解调诊断方法.LMD能够将多分量的调制信号自适应地分解成一系列乘积函数分量,分解与解调过程可同步完成.与Hilbert-Huang变换相比,LMD方法不需要通过Hilbert变换求解瞬时频率,从而避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差.由于不受Bedrosian和Nuttall定理的限制,不会出现负频率现象,通过滑动平均方法得到信号的局域均值和包络,因此不存在过包络、欠包络和断点效应.通过对实际机车走行部轴承和齿轮振动信号的分析,成功地提取了故障特征,与经验模式分解进行比较的结果说明,采用LMD方法提取尽可能多的有意义的调制分量,不仅避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差,而且更适合于多分量调制信号的处理.

关 键 词:调制信号  局域均值分解  机车故障诊断

Locomotive Fault Diagnosis Based on Local Mean Decomposition Demodulating Approach
CHEN Baojia,HE Zhengjia,CHEN Xuefeng,ZI Yanyang.Locomotive Fault Diagnosis Based on Local Mean Decomposition Demodulating Approach[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2010,44(5).
Authors:CHEN Baojia  HE Zhengjia  CHEN Xuefeng  ZI Yanyang
Affiliation:CHEN Baojia,HE Zhengjia,CHEN Xuefeng,ZI Yanyang(State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering,Xi\'an Jiaotong University,Xi\'an 710049,China)
Abstract:The identification of the locomotive bogies incipient faults is of great meaning to increase the heavy freight locomotive transport capacity and prevent severe accidents.According to the vibration signals of locomotive,a fault diagnosis method based on local mean decomposition(LMD)demodulating approach is proposed,which decomposes the signals adaptively into a set of product functions.Decomposition and demodulation are implemented together during the process.Compared with Hilbert Huang transform,LMD method ...
Keywords:modulation signal  local mean decomposition  locomotive fault diagnosis
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