基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法

发布时间：2017-12-21 14:00

  本文关键词：基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法　出处：《仪器仪表学报》2016年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。
【作者单位】： 北京交通大学机械与电子控制工程学院;石家庄铁道大学交通环境与安全工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金(11227201,U1534204)项目资助
【分类号】：TH17
【正文快照】： 1引言旋转机械作为机械设备的关键运动部件,对旋转机械进行状态监测和故障诊断对设备运行的安全性和可靠性具有十分重要的意义。机械设备运行中,不可避免地受到各种噪声的干扰,在轴承和齿轮发生故障时,故障信号往往淹没在强大的背景噪声中,同时,振动信号往往具有非线性非平稳

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