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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電源技術(shù)>EEMD和分層的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障檢測(cè)

      EEMD和分層的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障檢測(cè)

      2017-12-28 | rar | 25.87 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　針對(duì)傳統(tǒng)平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（ EEMD）中添加白噪聲參數(shù)需依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的缺陷，在研究引起模態(tài)混疊原因的基礎(chǔ)上提出一種自適應(yīng)EEMD方法。該方法可以根據(jù)信號(hào)本身特性，自適應(yīng)設(shè)定白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差以達(dá)到最優(yōu)分解效果。首先使用奇異值差分譜法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解、重構(gòu)，然后利用提取得到的高頻沖擊分量和噪聲分量的復(fù)合分量對(duì)所需添加白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差大小進(jìn)行自適應(yīng)整定，最后通過自適應(yīng)EEMD將信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF）。分形維數(shù)對(duì)信號(hào)特征評(píng)價(jià)性能良好，所以用分形維數(shù)來識(shí)別不同類型振動(dòng)信號(hào)是十分有效的。本文提出分層分形維數(shù)方法，可提高信號(hào)識(shí)別、分類效率和準(zhǔn)確度。使用該復(fù)合方法處理仿真信號(hào)、風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)信號(hào)均取得良好效果，證明了本文所提方法的有效性。

      EEMD和分層的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障檢測(cè)

      風(fēng)電機(jī)組 EEMD
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