Poprawa aproksymacji lokalnej średniej w rozkładzie na mody empiryczne dla celów detekcji uszkodzeń przekładni

• Autorzy: Wang Y. , Zuo M. J. , Lei Y. , Fan X.

Warianty tytułu

EN

Improvement of local mean approximation in empirical mode decomposition for gear fault detection

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Empirical mode decomposition (EMD) is an adaptive time-frequency domain signal processing method that is completely driven by data itself. The cubic spline interpolation method has been used to approximate the local mean in the sifting process of EMD. This study explores approaches to improve local mean approximation to obtain better EMD performance. A modifi ed monotone piecewise Hermite interpolation (MMPHI) method is applied to envelope mean approximation, because it demonstrates advantages over the cubic spline method. A type of direct approximation of the local mean, i.e., the windowed local mean (WLM) approach, is also investigated and its merit in identifying impulses is demonstrated.

PL

Rozkład na mody empiryczne (EMD) to adaptacyjna metoda przetwarzania sygnału w połączonej dziedzinie czasu i częstotliwości, która jest całkowicie sterowana przez same dane. Metody interpolacji funkcjami sklejanymi trzeciego stopnia (cubic spline interpolation) używa się do aproksymacji średniej lokalnej w procesie przesiewu EMD. Niniejsza praca bada podejścia do poprawy aproksymacji średniej lokalnej w celu otrzymania lepszych charakterystyk EMD. Do aproksymacji średniej wartości obwiedni (envelope mean approximation) zastosowano metodę zmodyfi kowanej monotonicznej interpolacji Hermite'a funkcjami sklejanymi (modifi ed monotone piecewise Hermite interpolation, MMPHI), jako że wykazuje ona przewagę nad metodą funkcji sklejanych trzeciego stopnia. Zbadano również jeden z typów bezpośredniej aproksymacji lokalnej średniej, tzw. podejście okienkowanej średniej lokalnej (windowed local mean, WLM), i pokazano jego zalety w wykrywaniu impulsów.

Słowa kluczowe

EN

empirical mode decomposition; Hermite interpolation; cubic spline; envelope mean approximation; windowed local mean; gear fault detection

PL

rozkład na mody empiryczne; interpolacja Hermite'a; funkcja sklejana trzeciego stopnia; aproksymacja średniej wartości obwiedni; okienkowana średnia lokalna; detekcja uszkodzeń przekładni

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 2
• Strony: 59--66
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz.

Twórcy

autor

Wang Y.

autor

Zuo M. J.

autor

Lei Y.

autor

Fan X.

• Department of Mechanical Engineering University of Alberta Edmonton, Alberta, T6G 2G8, Canada,

Bibliografia

• 1. Butland J. A method for interpolating reasonable-shaped curves through any data. North-wood Hills Middlesex UK, 1980; Computer Graphics 80.
• 2. Cheng J S, Yu D J, Tang J S, and Yang Y. Local rub-impact fault diagnosis of the rotor systems based on EMD. Mechanism and Machine Theory 2009; 44: 784-791.
• 3. Fritsch F N, Butland J. A method for constructing local monotone piecewise cubic interpolants. SIAM J. Scientific and Statistical Computing 1984; 5: 300-304.
• 4. Fritsch F N, Carlso R E. Monotone piecewise cubic interpolation. SIAM Journal on Numerical Analysis 1980; 17: 238-246.
• 5. Gai Q, Ma X J, Zhang H Y, Zou Y K. Processing time-varying signals by a new method. Beijing; 2001 Radar, 2001 CIE International Conference on.
• 6. Huang H Z, Liu Z J, Murthy D N P. Optimal reliability, warranty and price for new products. IIE Transactions 2007; 39: 819-827.
• 7. Huang N E, Shen Z, Long S R, Wu M C, Shih H. H, Zheng Q, Yen N C, Tung C C, Liu H H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Pro. Royal Society 1998; 454: 903-995.
• 8. Kahaner D, Moler C, Nash S. Numerical Methods and Software. Prentice Hall, Englewood Cliffs: New Jersey, 1989.
• 9. Levesley J, Anderson I J, Mason J C. Algorithms for Approximation IV, University of Huddersfileld, 2002, pp. 24-35.
• 10. Liu Z J, Chen W, Huang H Z, Yang B. A diagnostics design decision model for products under warranty. International Journal of Production Economics 2007; 109: 230-240.
• 11. Liu Y, Huang H Z. Comment on ‘‘A framework to practical predictive maintenance modeling for multi-state systems’’ by Tan C.M. and Raghavan N. [Reliab Eng Syst Saf 2008; 93(8): 1138–50]. Reliability Engineering and System Safety 2009; 94: 776-780.
• 12. Peng W, Huang H Z, Zhang X, Liu Y, Li Y. Reliability based optimal preventive maintenance policy of series-parallel systems. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2009; (2): 4-7.
• 13. Rai V K, Mohanty A R. Bearing fault diagnosis using FFT of intrinsic mode functions in Hilbert–Huang transform. Mechanical Systems and Signal Processing 2007; 21: 2607-2615.
• 14. RÄosler H. A study on the empirical mode decomposition. M.Sc. Thesis, Mathematics and Computer Sciences, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands, 2002.
• 15. Rilling G, Flandrin P, Goncalves P. On empirical mode decomposition and its algorithms. Grado Italy 2003; IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing.
• 16. Wang Y. Improvements of approximation of the local mean in the process of empirical mode decomposition. M.Sc. Thesis, Mechanical Engineering, University of Alberta, Canada, 2006.
• 17. Wolberg G, Alfy I. An energy-minimization framework for monotonic cubic spline interpolation. Journal of Computational and Applied Mathematics 2002; 143: 145-188.
• 18. Wu F J, Qu L S. An improved method for restraining the end effect in empirical mode decomposition and its applications to the fault diagnosis of large rotating machinery. Journal of Sound and Vibration 2008; 314: 586-602.
• 19. Zhao J P. Improvement of the mirror extending in the empirical mode decomposition method and the technology for eliminating frequency mixing. High Technology Letters 2002; 8: 40-47.