基于VMD的转子故障特征提取及识别
发布时间：2021-07-26 14:03
转子作为旋转机械的关键部件,在发电、机械方面都扮演着重要的角色。由于实际工作环境中工作条件复杂并且振动源丰富,转子振动信号通常是非线性和非平稳的多分量信号,并且信号信噪比较低。因此,本文以转子作为研究对象进行故障特征提取与故障识别研究,具体研究内容如下:将具有良好分解能力的VMD方法应用于转子早期故障信号处理。VMD会将信号分解为多个本征模态分量（IMF）,针对如何从若干IMF中筛选出包含故障特征信息的最佳IMF,采用K-L散度的方法,即计算各IMF与原数据之间的K-L散度值。因为K-L散度可以表征两个信号之间的相似性,K-L散度值越小表明两信号之间相似性越高。因此,选择K-L散度值小的分量作为主分量进行频谱分析和时频分析,就可以将故障特征准确提取出来。以转子碰摩故障和不平衡故障两种故障为例,使用VMD与K-L散度相结合的方法对其进行处理,结果显示该方法均能够将碰摩故障和不平衡故障特征提取出来,验证了该方法的有效性。针对低信噪比条件下的转子微弱故障诊断,采用基于奇异值分解与VMD的转子故障诊断方法。首先通过VMD将转子故障信号分解为若干IMF分量,同样利用K-L散度的方法选取出包含故障...
【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
转子不对中故障类型示意图
10 20 30 40 50 60 70X: 20Y: 0.04251频率/Hz10 20 30 40 50 6000.20.4频率/Hza) IMF1 频谱图 b) IMF2 频谱图图 2-5 仿真信号 EMD 分解分量频谱图 2-5 可知，EMD 方法可以分解出 20Hz 和 50Hz 的两个频率分量，但中都含有20Hz成分，即发生了模态混叠效应，并且可以看出把IMFz 频率成分的幅值相加与仿真信号中的其幅值近似相等；并且观察量可以发现分量出现了一定程度的端点效应。由此可知，采用 EM取出特征频率，但是会出现模态混叠效应和端点效应。MD 应用实例 Bently RK-4 转子试验台做铜棒与轴的局部碰摩实验，在距离轴一铜质碰摩顶针，碰摩顶针不与轴接触，之后用碰摩顶针靠近转轴生。碰摩发生在圆盘右侧传感器附近。从 1350r/min 开始记录数r/min。信号采样频率为 1280Hz，分析时间为 41.5s，单组数据长度ntly RK-4 转子试验台如图 2-6 所示。
碰摩故障信号EMD分解分量图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SVD——形态降噪的TKEO故障诊断方法研究[J]. 黄刚劲,范玉刚,冯早,齐鹏. 传感器与微系统. 2017(07)
[2]基于局部均值分解与关联维数的往复压缩机气阀故障诊断[J]. 雷娜,赵亚男,常玉连,唐友福. 压缩机技术. 2017(02)
[3]基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究[J]. 齐鹏,范玉刚,吴建德. 机械强度. 2017(02)
[4]基于SVD-LMD模糊熵与PNN的滚动轴承故障诊断[J]. 刘乐,孙虎儿,谢志谦. 机械传动. 2017(03)
[5]基于极值点奇异值降噪与关联维数的电机转子不平衡故障识别[J]. 袁壮,段礼祥,王金江. 石油科学通报. 2016(03)
[6]基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取[J]. 赵洪山,郭双伟,高夺. 振动与冲击. 2016(22)
[7]基于VMD的旋转机械故障诊断方法研究[J]. 白堂博,张来斌,唐满红,李双琴. 石油矿场机械. 2016(08)
[8]基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,李亚超,刘政,谷朝健. 振动与冲击. 2016(13)
[9]基于变分模态分解的风机滚动轴承早期故障诊断[J]. 郑小霞,周国旺,任浩翰,符杨. 轴承. 2016(07)
[10]改进的VMD方法及其在转子故障诊断中的应用[J]. 刘尚坤,唐贵基. 动力工程学报. 2016(06)
博士论文
[1]基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法研究[D]. 吕中亮.重庆大学 2016
[2]自适应特征尺度分解方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 吴占涛.湖南大学 2015
[3]旋转机械故障诊断的时频分析方法及其应用研究[D]. 钟先友.武汉科技大学 2014
[4]基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D]. 张超.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于自适应最稀疏时频分析的旋转机械故障诊断方法[D]. 何知义.湖南大学 2016
[2]基于改进谱峭度的滚动轴承早期故障诊断研究[D]. 任远杰.大连理工大学 2016
[3]基于经验小波变换的机械故障诊断方法[D]. 李媛媛.华北电力大学 2016
[4]基于VMD的风机传动系统故障诊断研究[D]. 苏航.华北电力大学 2016
[5]盲源分离方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 王晓燕.燕山大学 2015
[6]旋转机械故障特征提取方法研究[D]. 庞彬.华北电力大学 2015
[7]基于自适应振动信号处理的齿轮箱故障诊断研究[D]. 鄢小安.华北电力大学 2015
[8]基于DEMD的时频分析方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 闫晓丽.燕山大学 2014
[9]基于LMD的谱峭度算法在滚动轴承故障诊断中的应用研究[D]. 王秀娟.电子科技大学 2014
[10]形态学滤波新方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 李扬.燕山大学 2013
本文编号：3303704
【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
转子不对中故障类型示意图
10 20 30 40 50 60 70X: 20Y: 0.04251频率/Hz10 20 30 40 50 6000.20.4频率/Hza) IMF1 频谱图 b) IMF2 频谱图图 2-5 仿真信号 EMD 分解分量频谱图 2-5 可知，EMD 方法可以分解出 20Hz 和 50Hz 的两个频率分量，但中都含有20Hz成分，即发生了模态混叠效应，并且可以看出把IMFz 频率成分的幅值相加与仿真信号中的其幅值近似相等；并且观察量可以发现分量出现了一定程度的端点效应。由此可知，采用 EM取出特征频率，但是会出现模态混叠效应和端点效应。MD 应用实例 Bently RK-4 转子试验台做铜棒与轴的局部碰摩实验，在距离轴一铜质碰摩顶针，碰摩顶针不与轴接触，之后用碰摩顶针靠近转轴生。碰摩发生在圆盘右侧传感器附近。从 1350r/min 开始记录数r/min。信号采样频率为 1280Hz，分析时间为 41.5s，单组数据长度ntly RK-4 转子试验台如图 2-6 所示。
碰摩故障信号EMD分解分量图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SVD——形态降噪的TKEO故障诊断方法研究[J]. 黄刚劲,范玉刚,冯早,齐鹏. 传感器与微系统. 2017(07)
[2]基于局部均值分解与关联维数的往复压缩机气阀故障诊断[J]. 雷娜,赵亚男,常玉连,唐友福. 压缩机技术. 2017(02)
[3]基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究[J]. 齐鹏,范玉刚,吴建德. 机械强度. 2017(02)
[4]基于SVD-LMD模糊熵与PNN的滚动轴承故障诊断[J]. 刘乐,孙虎儿,谢志谦. 机械传动. 2017(03)
[5]基于极值点奇异值降噪与关联维数的电机转子不平衡故障识别[J]. 袁壮,段礼祥,王金江. 石油科学通报. 2016(03)
[6]基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取[J]. 赵洪山,郭双伟,高夺. 振动与冲击. 2016(22)
[7]基于VMD的旋转机械故障诊断方法研究[J]. 白堂博,张来斌,唐满红,李双琴. 石油矿场机械. 2016(08)
[8]基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,李亚超,刘政,谷朝健. 振动与冲击. 2016(13)
[9]基于变分模态分解的风机滚动轴承早期故障诊断[J]. 郑小霞,周国旺,任浩翰,符杨. 轴承. 2016(07)
[10]改进的VMD方法及其在转子故障诊断中的应用[J]. 刘尚坤,唐贵基. 动力工程学报. 2016(06)
博士论文
[1]基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法研究[D]. 吕中亮.重庆大学 2016
[2]自适应特征尺度分解方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 吴占涛.湖南大学 2015
[3]旋转机械故障诊断的时频分析方法及其应用研究[D]. 钟先友.武汉科技大学 2014
[4]基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D]. 张超.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于自适应最稀疏时频分析的旋转机械故障诊断方法[D]. 何知义.湖南大学 2016
[2]基于改进谱峭度的滚动轴承早期故障诊断研究[D]. 任远杰.大连理工大学 2016
[3]基于经验小波变换的机械故障诊断方法[D]. 李媛媛.华北电力大学 2016
[4]基于VMD的风机传动系统故障诊断研究[D]. 苏航.华北电力大学 2016
[5]盲源分离方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 王晓燕.燕山大学 2015
[6]旋转机械故障特征提取方法研究[D]. 庞彬.华北电力大学 2015
[7]基于自适应振动信号处理的齿轮箱故障诊断研究[D]. 鄢小安.华北电力大学 2015
[8]基于DEMD的时频分析方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 闫晓丽.燕山大学 2014
[9]基于LMD的谱峭度算法在滚动轴承故障诊断中的应用研究[D]. 王秀娟.电子科技大学 2014
[10]形态学滤波新方法及其在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 李扬.燕山大学 2013
本文编号：3303704
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