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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.20 No.11
발행연도
2006.11
수록면
1,781 - 1,789 (9page)

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Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.
#Wear #Gear #Faults Diagnosis #Empirical Mode Decomposition #Hilbert-Huang Transform

목차

영어 초록
1. Introduction
2. Introduction of the Hilbert-Huang Transformation(Huang, W. et al.,1998)
3. Proposed HHT Method for Faults Detection of Gear Wear
4. Application of HHT to Fault Detection of Gear Wear
5. Conclusions
Acknowledgements
References

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Bartelt, H. O., Brenner, K. H. and Lohmann, A. W., 1980, "The Wigner Distribution Function and its Optical Production," Optics Communications, Vol.32, pp.32~38. google schola Bo-Suk Yang, Tian Han and Won-Woo Hwang, 2005, "Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Multi-Class Support Vector Machines," Journal of Mechanical Science and Technology (KSME I.J.), Vol.19, pp.846~859. google schola Chang Woo Lee, Hyun Kyoo Kang and Kee Hyun Shin, 2004, "A Study on the Fault Diagnosis of the 3-D Roll Shape in Cold Rolling," KSME International Journal, Vol.18, pp.2174~2181. google schola Cohen, L., 1995, Time-Frequency Analysis, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. google schola Dalpiaz, G., Rivola, A. and Rubini, R., 2000, "Effectiveness and Sensitivity of Vibration Processing Techniques for Local Fault Detection in Gears," Mechanical Systems and Signal Processing, Vol.14, pp.387~412. google schola

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