论文部分内容阅读
摩擦状态识别对于监测机械设备摩擦副运行状态具有重要的意义,而常见的往复运动中产生的摩擦力信号往往是非平稳信号,要能更合理且全面地反映摩擦副摩擦状态特征的信息,就需要采用适当的信号处理方法来提取摩擦力信号的多种特征参数。希尔伯特-黄变换方法的核心—经验模式分解法是基于信号自身的特征进行分解,可以更好地、自适应地分析非平稳信号。本研究在往复运动试验平台上测取了初始磨合、平稳摩擦和贫油摩擦状态条件下的摩擦力信号,采用经验模式分解等方法分别提取摩擦力信号中的多种特征参数,以便更全面地反映不同摩擦状态的特征,