集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

摘要：

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象.通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息.仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛.

关键词：柴油机、机械故障诊断、集合经验模式分解、经验模式分解、边际谱曲线

所属期刊栏目：10

分类号：TK478(内燃机)

在线出版日期：2010-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6745-6749