复局部均值分解全矢包络技术及其在转子故障特征提取中的应用

发布时间：2017-05-31 20:22

  本文关键词：复局部均值分解全矢包络技术及其在转子故障特征提取中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为更全面提取转子故障特征,将全矢谱和复局部均值分解(Complex local mean decomposition,CLMD)相结合,提出二元的全矢包络技术——CLMD全矢包络技术。采用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用CLMD将复数信号按能量从高到低的顺序依次分离出系列复乘积函数(Complex product function,CPF),并解调出CPF的复包络;由于故障特征主要在能量较高的CPF分量中,通过全矢谱技术融合前几阶CPF分量的包络信号,得到相应的全矢包络谱。仿真的调幅-调频信号分析结果表面,较之Hilbert解调,CLMD全矢包络技术可提取隐含的调频信息,而且不存在虚假的低频谱线。转子试验台模拟的基座松动信号、碰摩信号分析结果表明,较之单源信息的包络谱,CLMD全矢包络技术提取的谱线特征更清晰、全面,而且根据全矢包络谱可有效区分基座松动引起的碰摩和单一碰摩故障。
【作者单位】： 中州大学机电与汽车工程学院;郑州大学振动工程研究所;
【关键词】： 全矢谱 复局部均值分解 全矢包络谱 复乘积函数 复包络信号
【基金】：国家自然科学基金(50675209) 河南省创新型科技人才队伍建设工程(C20150034) 河南省基础与前沿技术研究计划(162300410042)资助项目
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0前言*近年来,故障诊断技术在国内外受到显著重视[1],从运行动态信号中提取出故障征兆,是机械故障诊断的必要条件[2]。由于故障振动信号大多属于非线性信号,通过采集单一方向的振动信号,运用一些先进的数字信号处理方法,如小波变换[3-4]、第二代小波变换[5]、经验模态分解(Emp

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本文编号：410572