一种新的时频分析方法-局部均值分解方法

来源 :第11届全国设备故障诊断学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chyanzmr
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
研究了一种新的自适应时频分析方法一局部均值分解(Local meandecomposition,简称LMD)方法。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的PF(Product function,简称PF)分量之和,从而获得原始信号完整的时频分布。本文在介绍LMD方法的基础上,采用LMD方法对仿真信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性。
其他文献
在路面位移激励的影响下,分析了车身的稳定性及不同频率的路面激励对车轮车身振动响应。然后用模糊控制策略对半主动悬架系统进行控制,结果表明,采用智能控制后悬架的加速度、轮
会议
在对数据库知识发现(Knowledge Discovery in Database,缩写为KDD)和知识粒度计算进行分析基础上,探讨了基于它们去解决好旋转机械智能故障诊断的故障知识获取难题而引发出的新
会议
利用方便快捷的DRVI测试平台和ZIGBEE技术构建了转子实验台的远程监测系统,完成了实验设备与主控机的无线实时的通讯。该系统实现了实验资源的大范围共享,无论从空间上还是时间
设计实现了一种基于CC2430集成芯片的无线传感网络节点,并对节点的能耗及工作流程进行了规划与分析;通过对zigbee协议进行简化设计和应用,以及与MEMS加速度传感器相集成,构建了振
会议
通过对自动平压模切机系统中的凸轮关键部位的噪声试验,获得了具有重要特征的时间噪声信号。对这些信号进行多维谱分析,找到了其中的关键影响因素。再利用灰色理论建立了系统噪
会议
设备性能退化评估是进行设备主动维护、实现零停机率的关键技术。本文提出了一种新的基于隐马尔科夫(HMM,Hidden Markov Model)的设备性能退化评估方法。该方法不仅能有效反映
轴心轨迹图可以直观、形象地表达出设备的运行状况,但目前大部分对轴心轨迹的自动识别都需要选择和提取特征。本文提出使用稀疏性非负矩阵分解(Sparse Non-negativeMatrix Fac
会议
为了保证风力发电机组安全可靠运行,减少故障的发生,提高风力发电机组的运行可靠性,在实验室条件下开发了一套风力发电机组振动监测与智能诊断原型系统。本文首先介绍了系统的硬
通过对粗糙集的连续属性离散化方法和属性约简方法的深入研究,提出了基于粗糙集属性离散--约简的故障特征选择方法。运用齿轮早期故障模拟试验的数据对所提出的特征选择方法进
请下载后查看,本文暂不支持在线获取查看简介。送您一张导游图正请下载后查看,本文暂不支持在线获取查看简介。 Please download to view, this article does not support onl
期刊