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2009年03月30日

于德介，程军圣，杨宇

机械工程学报，2004，40（8）：115～118，-0001，（）：

-1年11月30日

为了提取多分量的AM-FM信号的频率和幅值信息，提出了基于EMD（Empirical mode decomposition）的能量算子解调法，并将它应用于机械故障诊断中。该方法首先采用EMD 将多分量的AM-FM 信号分解成若干个IMF（Intrinsic mode function）分量之和，然后对每一个IMF分量进行能量算子解调，从而提取多分量的AM-FM 信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号的分析结果表明，基于EMD 的能量算子解调法能有效地提取机械故障振动信号的特征。

AM-FM信号， EMD，能量算子解调，机械故障诊断

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2009年03月30日

【期刊论文】Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

于德介，程军圣，杨宇

中国机械工程，2003，14（24）：2140～2142，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法--基于小波系数包络信号的局部HiIbert边际谱方法，在HiIbert-Huang变换的基础上介绍了局部HiIbert谱和局部HiIbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用HiIbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行HiIbert-Huang变换求出局部HiIbert边际谱，从局部HiIbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。

滚动轴承， HiIbert-Huang变换，局部HiIbert边际谱，小波基，包络分析

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2009年03月30日

【期刊论文】连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

于德介，程军圣，邓乾旺，杨宇

中国机械工程，2003，14（23）：2037～2040，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了两种滚动轴承故障诊断方法：尺度一小波能量谱比较法和时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承外圈和内圈故障振动信号的分析，说明两种方法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效识别滚动轴承的故障模式，从而为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径。

脉冲响应小波，连续小波变换，滚动轴承，尺度一小波能量谱，时间一小波能量谱

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2009年03月30日

【期刊论文】经典模态分解方法中内禀模态函数判据问题研究

于德介，程军圣，杨宇

中国机械工程，2004，15（20）：1861～1864，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题，根据内禀模态函数完备且正交的特点。提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析，验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分量满足正交性要求。表现了信号内含的真实物理信息，从而实现了对信号正确的分解。

经典模态分解(， EMD)，方法，内禀模态函数(， IMF)，判据，正交，能量差跟踪法

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2009年03月30日

【期刊论文】基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

于德介，杨宇，程军圣

中国机械工程，2004，15（10）：1～5，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现，当滚动轴承发生故障时，各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类，再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明，以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。

滚动轴承，经验模态分解，能量熵，神经网络，故障诊断

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