《局部均值分解(LMD)方法及其在機械故障診斷中的套用研究》是依託湖南大學，由程軍聖擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：局部均值分解(LMD)方法及其在機械故障診斷中的套用研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：程軍聖
- 依託單位：湖南大學
- 批准號：50775068
- 研究期限：2008-01-01 至 2010-12-31
- 申請代碼：E05035
- 支持經費：34（萬元）
- 負責人職稱：教授
中文摘要
局部均值分解（Local mean decomposition，簡稱LMD）方法是一種新的自適應時頻分析方法，它自適應地將一個複雜信號分解為若干個瞬時頻率具有物理意義的單分量信號之和，從而可以得到信號完整的時頻分布。LMD方法本質上是將多分量的信號分解為若干個單分量的調幅-調頻信號之和，因此特別適合於處理多分量的調幅-調頻信號，而當機械設備發生故障時，其振動信號大多數為多分量的調幅-調頻信號，所以LMD方法是適合於處理機械故障振動信號的。但是LMD方法目前還存在許多理論問題需要研究和完善，其套用也僅限於腦電圖的信號處理。因此本項目擬對LMD方法的若干理論問題進行深入研究，並對該方法在機械故障診斷中的套用進行研究，研究解決用LMD方法提取機械故障振動信號特徵問題，在此基礎上建立完整、系統的基於LMD的機械故障診斷方法。課題研究對於時頻分析方法的發展、機械故障診斷技術水平的提高都具有重要意義。
