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文档简介

1、频域分析和EMD分解方法 汇报人：陈依民学 号 ：3112001154汇报内容1.时域统计量分析法2.频域分析法3.时频域分析EMD方法1.时域统计量分析法有纲指标均值Mean偏斜Skewness峭度kurtosis峰峰值P_P271012.26290.32259.11541555271112.28330.487310.80841484.5271212.28970.31527.96001633无纲指标波形指标 K Value峰值指标C Value脉冲指标I Value裕度指标L Value27101.60196.246710.00642.223827111.61527.065711.41262

2、.221827121.57555.69288.96922.1911对各组轴承振动数据做时域统计量分析，发现第二组数据的振动较大，故选取第二组数据进行分析2.频域分析法滚动轴承振动信号频谱分析取转频为31.7383Hz的第二组数据数据，计算出轴承外圈故障频率为98Hz，从频谱中可以提取出97.66Hz的频率成分及其倍频，但频谱不明显对轴承振动数据做包络谱，发现其轴承外圈故障频率97.66Hz，及其倍频成分十分明显2 频谱分析结论包络谱可提取低频调制信号2 频谱分析对齿轮箱振动信号进行低通滤波，低频信号更加明显低通滤波后频谱不明显，选取带通滤波，对滤波信号做包络解调，观察其低频调制成分2 频谱分析

3、可以找到输入轴转频26.62Hz；同时，输出轴轴承内圈特征频率由计算可得为10.37Hz，在频谱上可以找到明显的10.75Hz，可判断输出轴的轴承内圈存在故障输入轴转频输出轴轴承内圈故障频率 经验模态分解（Empirical Mode position，EMD）是黄锷于1998年提出的。 该方法的关键是模式的分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。3.EMD分析方法黄锷3.EMD分析方法分解过程是：找出原数据序列X(t）所有的极大值点并用三次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线；同样，找出所有的极小值点，并将所有的极小值点通过三次样条插值函数拟合形成数据的下包络线。上包络线和下包络线的均值记作ml，将原数据序列X(t）减去该平均包络ml，得到一个新的数据序列hl： X(t)-ml=hl 上包络线下包络线基本模式分量3.EMD分析方法齿轮箱振动信号3.EMD分析方法3.EMD分析方法可以明显的找到输入轴转频26.62Hz，以及二级啮合频率171.5Hz（理论计算所得的二级啮合频率为170.7Hz）在二级啮合频率171.5Hz处，存在边频154.1Hz以及边频188.9H

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