改进的EMD在齿轮箱故障诊断中的应用研究
许昕
潘宏侠
1.中北大学机械与动力工程学院, 山西太原0300512.中北大学机械与动力工程学院, 山西太原030051
摘要：提出了一种改进的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的故障诊断方法.即将小波包降噪、相关系数原理及选择不同消失矩的db系小波降噪与EMD分解结合在一起的改进方法,其步骤是对故障信号先进行小波包降噪预处理;再进行EMD得到一系列IMF;计算各个IMF与原始信号的相关系数得到需要重复降噪的有效集;根据有效集中IMF的突变性强弱来选择不同消失矩的db系小波进行重复降噪;重构信号并且生成功率谱.实验结果表明,该方法很好地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,可以很好地区分出齿轮箱的齿轮和轴承是正常状态还是发生了断齿故障.
关键词：经验模态分解小波降噪相关系数功率谱故障诊断
资助基金：国家自然科学基金(50875247)国家自然科学基金(51175480)山西省自然科学基金(2012021014-2)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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