基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

发布时间：2017-06-07 02:13

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【摘要】：无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.
【作者单位】： 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室;
【关键词】： 无量纲指标 特征信号 故障诊断 经验模态分解
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473094,61174113) 广东省战略性新兴产业核心技术攻关资助项目(2012A090100019)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 机械设备在生产过程中的正常运行,不仅与企业和个人的经济情况相关,而且与国民经济命脉也有直接的关联.机械设备的健康运行与员工的人身安全有很大的关系,例如旋转机械中一个小螺丝的脱落会导致机械设备脱离,从而造成人员伤亡.因此对机械设备进行故障诊断有重要的意义.早期的

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