在故障诊断领域,电机电流信号分析法(MCSA)已经逐渐应用于齿轮故障诊断中,但该方法在诊断行星轮缺齿故障时由于电流基频干扰较大,导致故障特征不明显,难以实现故障诊断。因此提出一种基于电流信号经验模态分解(EMD)的故障诊断方法。通过对电机电流信号进行EMD分解,选取合适的IMF分量经傅立叶变换求其频谱图,根据频谱图中是否存在与故障特征频率相关的频率,实现了对行星轮缺齿故障的有效诊断。并通过实验分析,验证了该方法的有效性。

针对特种车辆变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,将EMD分解和AR谱估计相结合,应用于变速箱故障诊断中。首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、轴承间隙故障、外环压痕、齿轮断齿4种典型状态下的振动信号;然后采用EMD-AR谱进行分析,对比不同状态下信号前6个IMF分量的AR谱,再提取EMD-AR谱能量特征值,将特征值输入到构建好的SVM分类器中,根据输出结果识别变速箱的故障类型。结果表明,该方法能有效应用于特种车辆变速箱故障诊断,诊断正确率达到94.5%,为其他特种变速箱诊断提供了一种有效的参考途径,有一定工程实用价值。

提出了恶劣矿山环境下煤矿动态轻轨衡的计重方法，并在嵌入式系统中得以实现。在即“准”又“快”的设计要求下，该方法通过计重传感器的交错式安装实现矿车方向判别，采集并提取出有效计重信号后，利用经验模态分解方法计算重量。

提出了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）剔除位移响应漂移量的算法。这种算法将漂移成分视为EMD分解的最终残量（Residue），从原时程响应信号中分离并剔除EMD分解的最终残量后，再利用本征模函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）进行信号重构，能够得到接近真实的响应时程信号。该方法引入到实际桥梁结构的地震响应时程分析中，成功地解决了剔除结构地震响应位移漂移的难题。试算和实际计算效果表明此种方法效果良好，因而在结构地震响应分析中具有重要实用价值。

提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此为基础重构信号,提取出反映液压缸动态特性的自由振动分量。此方法在某试验台液压缸动态特性分析中,取得了良好的效果,提取出的自由振动分量,可以作为评价液压缸动态特性好坏的依据。

提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法：运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此为基础重构信号,提取出反映液压缸动态特性的自由振动分量。此方法在某试验台液压缸动态特性分析中,取得了良好的效果,提取出的自由振动分量,可以作为评价液压缸动态特性好坏的依据。