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基于LMD和SVD的动力机械故障诊断技术研究 被引量:2

Research on Fault Diagnosis Technology for Power Machinery Based on Local Mean Decomposition and Singular Value Decomposition
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摘要 针对原LMD算法在平滑方法和端点效应的不足,提出了基于改进的LMD和SVD的转子系统故障诊断方法。用改进后的LMD方法得到的PF分量能在保持原PF分量的性质特征下将混叠模态分开,从而更有效地把握了系统的真实信息。经实验分析,该方法能有效地应用于转子系统故障诊断中。 In view of the disadvantages of the original LMD algorithm in terms of smoothing method and end effect,this paper put forward a fault diagnosis method of rotor system based on the improved LMD and SVD.The PF component obtained after applying the improved LMD method was able to separate the aliasing modes while maintaining the natures and features of the original PF component.Thus,the system's real information can be grasped more effectively.According to the experimental analysis,this method can be applied to fault diagnosis of rotor system effectively.
出处 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2014年第6期128-130,共3页 Instrument Technique and Sensor
基金 山东省自然科学基金资助项目(ZR2011FL007) 山东省科技发展计划资助项目(2011YD01045)
关键词 动力机械 故障诊断 LMD SVD power machinery fault diagnosis LMD SVD
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参考文献7

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