本文主要研究内容
作者罗来路,汪径直（2019）在《基于EEMD-JADE的滚动轴承故障诊断分析》一文中研究指出：滚动轴承故障信号特征往往受背景噪声影响而难以准确提取,集合经验模式分解能将源信号有效分解出具有真实物理意义的本征模态分量,提高故障特征的诊断精度,盲源分离技术能够分离故障信号进而提取故障特征。将集合经验模态分解与盲源分离技术相结合,通过相关系数的计算和敏感因子的数值判断合理选用源信号的分量,构建出噪声信号,再通过盲源分离技术,分离噪声信号。仿真分析和实验表明,此方法可以成功的分离出典型的轴承故障特征,可有效提高轴承故障诊断效果。
Abstract
gun dong zhou cheng gu zhang xin hao te zheng wang wang shou bei jing zao sheng ying xiang er nan yi zhun que di qu ,ji ge jing yan mo shi fen jie neng jiang yuan xin hao you xiao fen jie chu ju you zhen shi wu li yi yi de ben zheng mo tai fen liang ,di gao gu zhang te zheng de zhen duan jing du ,mang yuan fen li ji shu neng gou fen li gu zhang xin hao jin er di qu gu zhang te zheng 。jiang ji ge jing yan mo tai fen jie yu mang yuan fen li ji shu xiang jie ge ,tong guo xiang guan ji shu de ji suan he min gan yin zi de shu zhi pan duan ge li shua yong yuan xin hao de fen liang ,gou jian chu zao sheng xin hao ,zai tong guo mang yuan fen li ji shu ,fen li zao sheng xin hao 。fang zhen fen xi he shi yan biao ming ,ci fang fa ke yi cheng gong de fen li chu dian xing de zhou cheng gu zhang te zheng ,ke you xiao di gao zhou cheng gu zhang zhen duan xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械研究与应用的罗来路,汪径直，发表于刊物机械研究与应用2019年03期论文，是一篇关于滚动轴承论文,集合经验模态分解论文,盲源分离论文,故障诊断论文,机械研究与应用2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械研究与应用2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：滚动轴承论文; 集合经验模态分解论文; 盲源分离论文; 故障诊断论文; 机械研究与应用2019年03期论文;