论文部分内容阅读
针对齿轮系早期故障信号弱，特征不明显的问题，提出一种基于经验模态分解（EMD）与奇异谱分析（SSA）相结合的故障特征信号辨识方法。通过对信号分解和特征筛选，重组轨道矩阵，实现对不同特征信息的提取和识别。试验表明该方法不仅有效提取出了系统的故障特征信息，而且实现了对系统状态和微弱故障信息的有效识别。