本文主要研究内容
作者陈根（2019）在《广义经验模式分解的齿轮断齿故障分析》一文中研究指出：在齿轮故障研究中,对信号进行自适应的分析能取得很好的效果。在振动信号上,经验模式分解(EMD)能够很好地满足信号分析方法的自适应性。但经验模式分解不够完善,该研究在经验模式分解的基础上提出了极值点等差分组的广义经验模式分解(Generalized Empirical Mode Decomposition,GEMD),并在齿轮断齿故障中进行试验分析,取得了一定的效果。广义经验模式分解(GEMD)包含了EMD,是对EMD的补充与完善。
Abstract
zai chi lun gu zhang yan jiu zhong ,dui xin hao jin hang zi kuo ying de fen xi neng qu de hen hao de xiao guo 。zai zhen dong xin hao shang ,jing yan mo shi fen jie (EMD)neng gou hen hao de man zu xin hao fen xi fang fa de zi kuo ying xing 。dan jing yan mo shi fen jie bu gou wan shan ,gai yan jiu zai jing yan mo shi fen jie de ji chu shang di chu le ji zhi dian deng cha fen zu de an yi jing yan mo shi fen jie (Generalized Empirical Mode Decomposition,GEMD),bing zai chi lun duan chi gu zhang zhong jin hang shi yan fen xi ,qu de le yi ding de xiao guo 。an yi jing yan mo shi fen jie (GEMD)bao han le EMD,shi dui EMDde bu chong yu wan shan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械工程师的陈根，发表于刊物机械工程师2019年05期论文，是一篇关于广义经验模式分解论文,齿轮故障论文,机械工程师2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械工程师2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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