基于解析模态分解的机械故障诊断方法

发布时间：2017-09-03 06:35

  本文关键词：基于解析模态分解的机械故障诊断方法

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【摘要】：针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于解析模态分解(AMD)的旋转机械故障诊断方法。只要知道信号的频率成分,AMD方法就可以将含不同频率成分的信号分解为单频率信号,尤其能够分解有紧密间隔频率成分的信号。对于可预知故障特征频率的旋转机械的故障诊断,可利用AMD方法提取机械振动信号中故障特征频率所在频段的信号,并求该段信号的频谱,若频谱中含有故障特征频率,则说明机械振动信号中存在该故障。通过对滚动轴承故障信号和转子不对中故障信号的分析以及和经验模态分解(EMD)方法的对比,证明了AMD方法的有效性,且AMD方法比EMD方法更快速、准确。
【作者单位】： 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;燕山大学;
【关键词】： 解析模态分解 信号提取 故障诊断 旋转机械
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475407) 河北省自然科学基金资助项目(E2015203190) 河北省高等学校自然科学研究重点项目(ZD2015050)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言旋转机械设备在工业生产中占有非常重要的地位,保障旋转机械的安全运行是非常重要的,因此对旋转机械进行故障诊断具有重要现实意义[1-4]。目前,旋转机械故障诊断的方法非常多,如经验模态分解(EMD)、小波分析、神经网络及包络解调等。文献[4]将EMD方法应用于旋转机械故障

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本文编号：783454