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旋转机械是机械设备中十分关键的动力装置。旋转机械一旦出现故障,整条线上设备可能停止运行,更严重时会危及人员的生命安全以及面临着严重的经济损失。因此,开展旋转机械故障诊断以及趋势研究具有重要意义。齿轮故障诊断的关键在于提取故障特征信息,而这需要选择合适的信号分解方法,目前常用的信号分解方法有经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)等。然而,这些方法虽然不断改进,仍然存在许多难以解决的问题,