典型文献
基于自适应EEMD与Fast Kurtogram的齿轮箱故障诊断
文献摘要：
针对集合经验模式分解算法中添加白噪声幅值大小和总体平均次数过分依赖于人的主观经验或多次尝试,具有较大主观性和盲目性的不足,提出一种自适应EEMD结合快速峭度图(Fast Kurtogram)的故障诊断方法.首先将采集到的振动信号进行EMD预处理以自适应的获取EEMD算法的关键输入参数,然后结合峭度与互相关系数"双阀值准则"快速选取分量进行信号重构以突出故障特征,并通过快速峭度图选取最佳滤波参数,最后对滤波后的信号做包络谱分析,实现故障特征频率的提取与故障诊断.通过模拟信号分析及减速器齿轮箱的故障诊断工程应用,并与EMD方法及传统EEMD方法进行对比分析,验证了提出方法的有效性.结果表明,所提出的方法能够从含有强烈背景噪声的信号中成功提取出减速器齿轮箱的早期微弱故障特征,提高了故障诊断的及时性与准确性.
文献关键词：
齿轮箱;集合经验模式分解;快速峭度图;峭度;互相关系数;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
项伟;李如玉;王慧;田立勇;于宁
作者机构：
辽宁工程技术大学 机械工程学院,阜新123000;沈阳理工大学 机械工程学院,沈阳110159
文献出处：
引用格式：
[1]项伟;李如玉;王慧;田立勇;于宁-.基于自适应EEMD与Fast Kurtogram的齿轮箱故障诊断)[J].机械强度,2022(05):1024-1031
A类：
Kurtogram,快速峭度图
B类：
EEMD,Fast,齿轮箱故障诊断,集合经验模式分解,白噪声,声幅值,幅值大小,主观性,盲目性,故障诊断方法,振动信号,输入参数,互相关系数,阀值,取分,信号重构,滤波参数,包络谱分析,故障特征频率,模拟信号,信号分析,减速器齿轮,背景噪声,早期微弱故障,及时性
AB值：
0.250494
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
