基于EMD—Gabor变换的发动机故障诊断

摘要：

以连杆轴承为研究对象,对振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),通过能量占比法选出最优的IMF分量并对其进行Gabor变换,提出了一种基于EMD—Gabor变换的信号分析方法.通过分析频带能量累加曲线随连杆轴承不同故障程度的变化,提取出能够反应连杆轴承不同故障程度的频带能量,以此作为特征向量结合BP神经网络算法进行故障识别.

关键词：连杆轴承、EMD分解、Gabor变换、BP神经网络、故障诊断

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：140-142