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1、2011年1月机床与液压Jan.20ll第39卷第1期MACHINETOOL&HYDRAULICSV01.39No.1DOI:10.3969/j.issn.1001~3881.2011.O1.038局域均值分解方法在机械故障诊断中的应用刘卫兵。,李志农,蒋静,易小兵。(1.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330038;2.郑州大学机械工程学院,河南郑州450052;3.河南省机电学校,河南郑州450002)摘要:局域均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解
2、的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。关键词:局域均值分解;故障诊断;非平稳信号;时频分析;特征提取中图分类号:TH17;TN911文献标识码:A文章编号:1001—3881(2011)1—128-4LocalMeanDecompositionandItsApplicationtotheMachineFaultDiagnosisLIUWeibing,LIZhinong,JIANGJing,YIXiaobing3(1
3、.KeyLaboratoryofNondestructiveTesting,MinistryofEducation,NanchangHangkongUniversity,NanchangJiangxi360038,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,ZhengzhouUniversity,ZhengzhouHenan450052,China;3.HenanVocational&TechnicalCollegeofCommunications,ZhengzhouHenan450002,China)Abstrac
4、t:Thedefinitionandalgorithmoflocalmeandecomposition(LMD),whichwasanewtime—fr~luencymethod,werein·troduced.TheefectionofLMDWasverifiedthroughsimulation.TheresultsshowthatalltheinstantaneousfrequenciescalculatedbyLMDhavephysicalsense.TheyCanreflectstateofactualsystem.LMDWasappli
5、edinbearingfaultdiagnosis.Theexperimentalre—suitreflectsthatthismethodiseffective.Keywords:Localmeandecomposition(LMD);Faultdiagnosis;Non-stationarysignal;Time-frequencyanalysis;Featureex-traction非平稳信号分析和处理一直是人们研究的热点,处理和分析,经过分解可以把信号分成多个频率成份提出了许多行之有效的方法,如小波分析、经验模态的组合,通过对这些频率的对比
6、,就可以分辨出其故分解等。2005年,JonathanSSmith⋯在总结前人研究障特征。作者在介绍局域均值分解的定义、算法的基的基础上,提出了一种新的自适应非平稳信号的时频础上,将其应用到轴承故障诊断中,仿真和实验结果分析方法——局域均值分解(LocalMeanDecomposi—验证了该方法的有效性。tion,LMD),并将这种方法应用于脑电信号分析,取1局域均值分解的基本算法得了很好的效果。对于给定的信号(t),其分解过程归纳如下:LMD方法有良好的自适应性,它可以自适应地(1)求局部均值函数m,。(t)。首先找出给定信将任何一个复杂的非平稳
7、信号分解成多个瞬时频率具号所有的局部极值点n,求出所有相邻的局部极值点有物理意义的生产函数(ProductionFunction,PF)的平均值:分量之和,其中每一个PF分量都是由一个包络信号m:—一(L1)J和一个纯调频信号相乘而得到的,包络信号是该PF分量的瞬时幅值,而PF分量的瞬时频率则可由纯调然后将所有相邻的均值点mi用直线连接起来,频信号直接求出,求出所有PF分量的瞬时频率和瞬用滑动平均法进行处理,得到m(f)。时幅值以后,再进一步组合,便可以得到原始信号完(2)求局域包络函数a(t)。包络函数的值可取整的时频分布⋯。左右两点的均值:鉴于
8、LMD的特性,作者把它引入到故障诊断中。o:————一(2)来,通过分解和变换把故障中提取的信号和数据进行收稿日期:200
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