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Diagnosis of subharmonic faults of large rotating machinery based on EMD

机译:基于EMD的大型旋转机械次谐波故障诊断。

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摘要

Vibration signals always carry abundant dynamic information about a machine and are very useful for feature extraction and fault diagnosis. In practice, most subharmonic signals have a close relationship to time variables and can manifest large amplitude fluctuation, transient vibration, or modulation signals in time domain. In view of this, this paper describes an effective method to search the features of subharmonic faults of large rotating machinery based on empirical mode decomposition (EMD).
机译:振动信号始终携带有关机器的大量动态信息,对于特征提取和故障诊断非常有用。实际上,大多数次谐波信号与时间变量具有密切关系,并且在时域中可能表现出较大的幅度波动,瞬态振动或调制信号。有鉴于此,本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)的大型旋转机械次谐波故障特征搜索方法。

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    《Noise & Vibration in Industry》 |2009年第4期|131-131|共1页
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