您的位置： 专家智库 > >

林意洲

作品数：3 被引量：35H指数：1
供职机构：北京航空航天大学交通科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇机械工程

主题

  • 3篇局部均值分解
  • 3篇故障诊断
  • 2篇HILBER...
  • 2篇齿轮
  • 2篇齿轮故障
  • 2篇齿轮故障诊断
  • 1篇断齿
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承故障
  • 1篇轴承故障诊断
  • 1篇磨损
  • 1篇滚动轴承
  • 1篇滚动轴承故障
  • 1篇滚动轴承故障...

机构

  • 3篇北京航空航天...
  • 1篇石家庄铁道学...

作者

  • 3篇何田
  • 3篇郜普刚
  • 3篇林意洲
  • 1篇刘献栋
  • 1篇申永军

传媒

  • 2篇2010中国...
  • 1篇振动与冲击

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2010
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断
局部均值分解(LMD)是在EMD的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法，可以根据多分量调幅调频信号自身特点自适应地将其分解为一系列单分量信号。本文利用仿真信号研究了LMD算法的特性，验证了LMD处理多分量调幅调频信号的...
郜普刚何田林意洲刘献栋
关键词：局部均值分解故障诊断滚动轴承
局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用
作为一种新的自适应的时频分析方法,局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)将多分量的故障振动信号分解成为一系列的单分量的PF分量,每个PF分量由包络信号和纯调频信号组成。本文将LMD综...
林意洲何田郜普刚申永军
关键词：局部均值分解齿轮磨损断齿故障诊断HILBERT变换
局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用研究被引量：35
2011年
局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)作为一种新的自适应的时频分析方法,在故障诊断领域开始得到研究。利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理描述齿轮故障信号特征的多分量调幅调频信号的有效性;在此基础上将LMD综合应用于断齿、磨损和剥落三种齿轮故障诊断中,并与传统解调方法进行了对比。结果表明,LMD方法可以有效提取故障齿轮的故障特征,消除虚假成分的影响,从而提高了齿轮故障诊断的准确性。
何田林意洲郜普刚申永军
关键词：局部均值分解齿轮故障诊断HILBERT变换
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0